【RT-DETR涨点改进】独家创新首发、Neck特征融合改进篇 | TGRS 2025顶刊 | RT-DETR引入HFFE高低频特征融合模块，增强多层次特征融合、噪声抑制，助力目标检测有效涨点

一、本文介绍

🔥本文给大家介绍使用HFFE高低频特征融合模块改进RT-DETR网络模型，能够显著提升目标检测性能。HFFE通过引入层次化特征融合和注意力机制，优化了多尺度特征的融合，增强了小目标的检测精度和定位准确性，特别是在复杂背景和低质量图像中。此外，HFFE有效抑制了背景噪声，改善了目标区域的关注，使RT-DETR在噪声较大的环境下也能保持较高的检测精度和召回率。HFFE模块增强了RT-DETR在多层次特征融合、小目标检测及噪声抑制等方面的能力，从而提升了目标检测的鲁棒性和准确性。

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本文目录

一、本文介绍

二、HFFE高低频特征融合模块介绍

HAFNet 详细网络结构图：

2.1 HFFE高低频特征融合模块结构图

2.2 HFFE 模块的作用：

2.3 HFFE 模块的原理

2.3 HFFE 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task.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task.py文件

五、创建涨点yaml配置文件

 🚀 创新改进1: rtdetr-l-HFFE_Fusion.yaml 

🚀 创新改进2: rtdetr-r18-HFFE_Fusion.yaml 

🚀 创新改进3: rtdetr-r50-HFFE_Fusion.yaml

六、正常运行

二、HFFE高低频特征融合模块介绍

摘要：红外小目标检测（IRSTD）涉及识别通常在空间上较小、信噪比低且常常嵌入在动态复杂背景中的目标，这使得任务尤为具有挑战性。得益于强大的特征提取和多尺度特征融合能力，U-Net 在 IRSTD 任务中表现良好。然而，现有的 U-Net 方法通常仅关注优化骨干特征提取或跳跃连接，这限制了其在复杂场景中的性能，使得有效识别小目标变得困难。为了解决这一限制，我们提出了一种基于 U-Net 架构的新型分层注意力融合网络，即 HAFNet。具体地，设计了一个双分支语义感知模块（DSPM）作为特征提取骨干，以增强上下文语义交互。该模块通过标准卷积和膨胀卷积实现双分支特征提取，同时利用空间和通道注意力模块（CAMs）有效地将小目标与背景噪声分离。此外，我们通过合并分层特征融合编码器（HFFE）和分层特征融合解码器（HFFD）扩展了跳跃连接。这