【RT-DETR涨点改进】全网独家首发、特征融合改进篇| AAAI 2026 | 引入MAFM多维注意力引导融合模块，自适应加权策略选择最优信息，同时关注局部细节与全局结构，助力RT-DETR有效涨点

一、本文介绍

🔥本文给大家介绍使用 MAFM 多维注意力引导融合模块改进RT-DETR网络模型，可有效增强模型对不同尺度目标的感知能力，特别是在低光或细节模糊场景下表现更优。MAFM 通过融合多尺度特征并自适应加权不同感受野的信息，使模型能够同时关注局部细节与全局结构，提升目标区域的表达质量。该模块结构轻量，便于集成，可嵌入 RT-DETR 的主干或颈部网络中，用于优化特征融合过程，从而提高小目标和复杂场景中的检测准确率、鲁棒性与稳定性。

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含3种 rtdetr 基准创新改进点助力高效涨点！

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本文目录

一、本文介绍

二、 MAFM多维注意力引导融合模块介绍

2.1  MAFM多维注意力引导融合模块结构图

2.2  MAFM模块的作用：

2.3 MAFM模块的原理：

2.4 MAFM模块的优势：

三、完整核心代码

四、手把手教你配置模块和修改tasks.py文件

1.首先在ultralytics/nn/newsAddmodules创建一个.py文件

2.在ultralytics/nn/newsAddmodules/__init__.py中引用

3.修改tasks.py文件