【RT-DETR多模态创新改进】AAAI 2026 | 独家创新、特征融合改进篇 | 引入SMMM 结构感知多尺度掩码模块，有效减少冗余信息、提升语义交互，适合可见光与红外图像融合目标检测，发论文热点
一、本文介绍
🔥本文给大家介绍使用 SMMM 结构感知多尺度掩码模块 改进RT-DETR多模态网络模型，可以显著提升目标检测性能。提升RT-DETR多模态融合目标检测中的跨层特征质量，本文引入SMMM结构感知多尺度掩码模块，对编码器与解码器之间的跳跃连接特征进行优化筛选。该模块通过多尺度深度卷积提取结构信息，并利用结构显著性掩码自适应过滤冗余区域，强化目标边缘、纹理和关键空间位置特征，同时通过膨胀卷积增强上下文建模能力，实现浅层细节与深层语义的有效对齐。相比直接跳跃连接或简单特征融合，SMMM能够减少噪声和无效信息传播，提升小目标、边界模糊及复杂背景下的目标结构表达能力，从而增强RT-DETR的检测精度、鲁棒性和跨场景泛化能力。
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本文目录
一、本文介绍
二、SMMM 结构感知多尺度掩码模块介绍
2.1 SMM 模块结构图
2.2 SMMM 模块的作用：
2.3 SMMM 模块的原理
2.3 SMMM 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
🚀 中期融合创新改进🔥: rtdetr-r18-midfusion-SMMM.yaml
🚀 中后期融合创新改进🔥: rtdetr-r18-mid-to-late-SMMM.yaml
🚀 后期融合创新改进🔥: rtdetr-r18-latefusion-SMMM.yaml
六、正常运行
二、SMMM 结构感知多尺度掩码模块介绍
摘要：当前主流的医学图像分割方法普遍采用基于编码器–解码器的结构，其中 Transformer 解码器在建模全局上下文方面具有优势。然而，它们通常难以捕捉边缘细节、局部纹理以及空间连续性，这些对于精确的医学图像分割至关重要。
为了解决这些问题，我们提出了一种新颖的结构感知解码器，集成了以下三个关键模块：
自适应交叉融合注意力模块（