【RT-DETR涨点改进】全网独家首发、特征融合改进篇 | AAAI 2026 | 引入CDEM交叉动态增强模块，双向引导和融合，在低光图像增强中有效提升了图像的亮度，提升小目标和暗目标的检测准确率

一、本文介绍

🔥本文给大家介绍使用CDEM (Content-Dependent Enhancement Module) 交叉动态增强模块改进RT-DETR网络模型，可有效提升其在低光和复杂环境下的目标检测能力。该模块通过动态增强亮度与色彩特征，改善图像输入质量，增强细节和对比度，使目标在特征图中更加清晰突出。它结构轻量，易于集成，能够提升小目标和暗目标的检测准确率与鲁棒性，同时保持模型的高效性与实用性。

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本文目录

一、本文介绍

二、 CDEM交叉动态增强模块介绍

2.1  CDEM内容依赖增强模块结构图

2.2  CDEM模块的作用：

2.3 CDEM模块的原理：

2.4 CDEM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

五、创建涨点yaml配置文件

🚀 创新改进1✨: rtdetr-l-CDEM.yaml

🚀 创新改进2✨: rtdetr-r18-CDEM.yaml

🚀 创新改进3✨: rtdetr-r50-CDEM.yaml

六、正常运行

二、 CDEM交叉动态增强模块介绍

摘要：弱光图像增强（LLIE）任务旨在提升低光环境下拍摄图像的对比度，同时恢复细节与纹理。 HVI 色彩空间通过实现色度与亮度的精确解耦，在该任务中取得了显著进展。然而，自然图像中色度与亮度分支间的显著分布差异限制了互补特征的提取，且亮度误差通过非线性参数传递至色度通道。此外，不同色度分支间的交互作用中，大范围同色区域的图像通常因分布集中导致色度分支间相关性较弱。传统像素级损失函数利用分支间强相关性进行联合优化，却会在弱相关区域引发梯度冲突。为此，我们提出包含双流交互增强模块（DIEM）与协方差校正损失（CCL）的色度-亮度交互（ICLR）框架。DIEM分别通过融合与增强两个维度优化互补信息提取， CCL 则利用亮度残差统计量惩罚色度误差，并通过约束色度分支协方差平衡梯度冲突。多数据集实验结果表明，所提出的 ICLR 框架性能优于现有最先进方法