【RT-DETR涨点改进】TGRS 2026 |独家创新首发、下采样涨点改进篇| 引入MWHL最大池化-小波下采样，同时融合最大池化与小波变换的优势，助力红外小目标检测，遥感目标检测有效涨点

一、本文介绍

🔥本文给大家介绍使用 MWHL最大池化-小波下采样 改进RT-DETR网络模型，在下采样阶段同时融合最大池化与小波变换的优势，在保留强响应语义信息的同时有效维持特征的结构细节，从而缓解传统下采样过程中小目标特征易丢失的问题。该模块通过频域与空间域信息的协同建模，使网络在多尺度特征提取过程中获得更加稳定且具有判别力的表示，显著提升对小目标和弱目标的感知能力，并增强在复杂背景下的抗干扰能力。在不过多增加计算开销的前提下，MWHL能够有效提高RT-DETR的特征表达质量与检测精度。

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本文目录

一、本文介绍

二、MWHL最大池化-小波下采样介绍

2.1 MWHL最大池化-小波下采样结构图

2.2 MWHL模块的作用：

2.3 MWHL模块的原理

2.4 MWHL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-MWHL.yaml

🚀 创新改进2🔥: rtdetr-r18-MWHL.yaml.yaml

🚀 创新改进3🔥: rtdetr-r50-MWHL.yaml.yaml

六、正常运行

二、MWHL最大池化-小波下采样介绍

摘要：红外小目标检测（IRSTD）对军事安全应用具有关键意义。尽管U型架构提升了基准性能，现有方法仍存在两大核心局限：1）对微小目标的空间感知能力不足导致目标定位丢失；2）深度特征重建过程中存在边缘退化与语义模糊问题。为解决这些问题，我们提出PQGNet架构并包含以下创新：为增强空间感知能力并优化特征融合引导，我们引入感知查询监督机制（PQSM），该机制通过感知损失约束各编码器层的空间特征学习。感知特征构建模块（PFCM）通过增强感知特征保留目标定位信息，而感知查询引导模块（PQGM）采用交叉注意力机制，通过跳跃连接引导全局与区域特征查询，优化目标特征提取。为缓解重建退化与语义模糊问题，我们突破现有小波方法仅替换池化层的局限，设计了最大池化-小波混合层（MWHL）与高频增强小波层（HEWL），利用离散小波变换特性通过浅层高频细节强化深度语义表征。针对 NUDT - SIRST 、 NUAA - SIRST 和 IRSTD -1K数据集的综合实验表明，P