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YOLOv13涨点改进 | 全网独家首发，卷积创新改进篇 | TGRS 2025 | 引入FSConv频率–空间卷积模块，通过小波分解提取高频信息，突出图像中的细节与边缘，助力YOLOv13有效涨点

news 2026/5/12 12:09:14

一、本文介绍

🔥本文给大家介绍使用 FSConv 频率–空间卷积模块改进YOLOv13 网络模型，能够显著增强网络对红外图像、小目标和复杂背景的感知能力。该模块通过小波分解提取高频和低频特征，分别建模细节纹理与全局结构，并利用轻量化卷积高效融合，从而提升特征表达质量。与标准卷积相比，FSConv 更能突出目标与背景之间的差异，在不显著增加计算量的前提下提升检测精度，特别适用于低对比度、目标微弱或多尺度目标检测场景。同时，FSConv 结构灵活、易于集成，可作为即插即用模块嵌入 YOLOv13 的主干或颈部网络，实现性能增强而无需改动整体架构，具备良好的兼容性和部署优势。

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YOLOv13专栏改进目录：YOLOv13改进包含各种卷积、主干网络、各种注意力机制、检测头、损失函数、Neck改进、小目标检测、二次创新模块、HyperACE二次创新、独家创新等几百种创新点改进。

全新YOLOv13创新改进专栏链接：全新YOLOv13创新改进高效涨点+永久更新中（至少500+改进）+高效跑实验发论文

http://www.jsqmd.com/news/335768/

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