RT-DETR改进策略【独家融合改进】| SPD-Conv+PPA 再次提升模型针对小目标的特征提取能力

最新推荐文章于 2025-06-05 16:53:26 发布
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分类专栏： RT-DETR改进专栏 文章标签： 深度学习 计算机视觉 目标检测 RT-DETR
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一、本文介绍

本文记录的是利用SPD-Conv优化RT-DETR的目标检测网络模型。在利用SPD-Conv在进行下采样特征图时保留了所有信息，避免了传统步长卷积和池化操作导致的细粒度信息丢失问题，在处理小对象和低分辨率图像时表现更为突出。在此基础上添加PPA模块，其通过改进其中的传统卷积操作，能够更好地保留小目标的重要信息。

专栏目录：RT-DETR改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进

专栏地址：RT-DETR改进专栏——以发表论文的角度，快速准确的找到有效涨点的创新点！

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YOLOv11改进策略【卷积层】| SPD-Conv 针对小目标和低分辨率图像的检测任务
Limiiiing的博客
10-17 2010
SPD-Conv是一种新的 CNN 构建模块，用于替代传统 CNN 架构中使用的步长卷积（strided convolution）和池化（pooling）层，它由空间到深度（Space-to-depth，SPD）层和非步长卷积（non - strided convolution）层组成。
YOLO11涨点优化：小目标检测 | 多头检测器提升小目标检测精度
10-12 2767
引入多头检测器助力YOLO11，添加一个微小物体的检测头暴力提升小目标检测性能
YOLOv11改进策略【小目标改进】| 2024-TOP 自适应阈值焦点损失（ATFL）提升对小目标的检测能力
Limiiiing的博客
11-02 1854
本文记录的是利用自适应阈值焦点损失（ATFL）优化YOLOv11目标检测的网络模型。ATFL结合了的针对性和自适应调整损失权重的灵活性，有效地处理目标与背景不平衡问题。这一机制通过设置阈值区分目标和背景样本，并根据预测概率值自适应调整损失权重来适应不同的样本特性，提高了模型对目标特征的学习能力。在小目标检测中，ATFL可以被用于提升对小目标的检测能力，。
YOLOv11改进，YOLOv11添加ASFF检测头，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等任务，全网首发
在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步
01-24 2836
YOLOv11改进，YOLOv11添加ASFF检测头，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等任务，全网首发
YOLOv10改进 | Conv篇 |YOLOv10引入SPD-Conv卷积
tsg6698的博客
06-20 1423
然而，在图像分辨率较低或物体较小的更艰巨的任务中，它们的性能会迅速下降。然后，我们通过将 SPD-Conv 应用于 YOLOv5 和 ResNet 来创建新的 CNN 架构，并根据经验表明，我们的方法显着优于最先进的深度学习模型，特别是在低分辨率图像和小物体的更艰巨的任务上。接着，一个非跨步卷积层被用来进一步处理经过SPD层变换后的特征，该层使用可学习的参数来减少通道的数量，这样做是为了防止由于增加的通道导致的信息冗余，同时尽可能保留判别性的特征信息。大家根据自己的数据集实际情况，修改nc大小。
YOLOv11改进有效系列目录 - 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制 - 针对多尺度、小目标、遮挡、恶劣天气等问题
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在一些特定情况下，目标检测任务由于多种因素的影响，变得更加复杂和困难。以下是几类常见的困难目标检测场景：1. 小目标检测定义：小目标检测是指当目标在图像中的占比非常小时，模型需要准确识别和定位这些目标。典型场景包括远程监控、卫星图像分析等。挑战1. 低分辨率：由于目标在图像中占据像素较少，细节缺失，特征提取难度增加。2. 特征不足：小目标缺乏明显的形状和纹理特征，容易被复杂背景淹没。3. 检测难度大：由于小目标与背景之间的对比度较低，误检的几率上升。4. 数据不平衡。
RT-DETR改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进
Limiiiing的博客
12-03 9693
1️⃣本专栏已更新150多种不同的改进方法，所使用并改进的每一个模块均包含详细的模块分析、原理讲解、个人总结、多种改进方式以及完整的修改流程，所有改进100%可直接运行。2️⃣所有改进点均为近三年顶会，顶刊提出的先进算法，将其融入到中，紧跟学术热点，适应不同的任务场景。3️⃣团队内发表数篇SCI论文，熟悉完整的发表流程，订阅专栏即可进群享受模型训练、模型改进、论文写作、投稿选刊，从入门到论文的各种答疑内容。4️⃣专栏内容会持续更新，最近更新时间：2024-12-4。项目介绍在大家购买专栏后，加入学习
YOLOv11改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进
Limiiiing的博客
10-11 2万+
如今各种网络模型更新迭代越来越快，计算机视觉相关的文章也越来越多，多到一些普通，通用的改进点无法达到发表的要求。本专栏正是解决这个问题！如何寻找创新点？为什么要使用这个模块？如何才能提升模型的精度？这是贯穿我们研究始终的问题。创新点在这个专栏中我已经整理好了，这已经省去了大部分时间，但是当我们使用这些新的模块去优化已有的模型，如何才能提升模型的精度，才是我们要达到的最终目标。当然我们可以使用传统的A+B+C的方法去堆积模块，然后是进行大量的实验去排列组合以实现最终的精度提升，这无可厚非。
YOLOv12改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进
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03-10 6415
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YOLOv8改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进
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12-24 5420
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多任务融合创新：YOLOv11同时实现目标检测、分割与属性分析的工业应用.pdf
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YOLOv11创新升级1：引入SPDConv提升检测性能
qq_42322398的博客
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YOLOv11创新升级1：引入SPDConv提升检测性能 文章目录YOLOv11创新升级1：引入SPDConv提升检测性能@[TOC](文章目录)前言1. SPD-Conv 的关键概念1.1 替代步长卷积与池化层1.2 空间到深度（SPD）层1.3 非步长卷积层1.4 SPD层的应用1.5 非步长卷积层的应用2. 核心代码2.1在ultralytics/nn/modules/下新建SPDConv.py，并将代码写入。2.2 在ultralytics\nn\modules\__init__.py中加入2.3
【YOLOv11改进 - 卷积Conv】 SPD-Conv空间深度转换卷积，处理低分辨率图像和小目标问题
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
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【YOLOv11改进 - 卷积Conv】 SPD-Conv空间深度转换卷积，处理低分辨率图像和小目标问题
YOLOv11改进策略【小目标改进】| 添加专用于小目标的检测层 附YOLOv1~YOLOv11的检测头变化详解
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10-31 4445
在目标检测领域，小目标检测一直是一个具有挑战性的问题。算法以其高效快速的特点受到广泛关注，然而在面对小目标时，仍存在一些局限性。本文将介绍如何在中添加小目标检测层，以提高对小目标的检测能力。原始模型结构如下：详细内容参考：YOLOv11原始模型结构介绍 二、有效特征层对应的检测头类别 2.1 P3/8 - small检测头 原始模型中的对应的检测头主要用于检测相对较小的目标。其特征图大小相对较大，空间分辨率较高。 适合检测尺寸大概在到像素左右的目标。 2.2 P4/16 - medium检测头 这个检
YOLOv8改进 | 检测头篇 | 利用DynamicHead增加辅助检测头针对性检测(四头版本)
Snu77的博客
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本文给大家带来的改进机制是针对性的改进，针对于小目标检测增加P2层，针对于大目标检测增加P6层利用DynamicHead(原版本一比一复现，全网独一份，不同于网上魔改版本)进行检测，其中我们增加P2层其拥有更高的分辨率，这使得模型能够更好地捕捉到小尺寸目标的细节。我们增加P6层是一个较低分辨率但具有更大感受野的特征层。对于大尺寸目标，这意味着模型可以更有效地捕捉到整体的结构信息。在这些的基础上我们配合DynamicHead可以使模型根据不同尺寸的目标动态调整其检测策略，进一步提升模型的精度。本文的内容是订阅
小目标检测之改进的YOLOV11算法
hasakie的博客
05-07 412
MASF-YOLO通过多尺度特征聚合注意力增强自适应融合三大核心创新，显著提升了无人机视角下的小目标检测性能。
改进YOLOv11双模态（红外可见光）小目标检测
2301_79275341的博客
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深度学习之模型压缩三驾马车：基于ResNet18的模型剪枝实战（2）
最新发布
ak47maker的博客
06-05 466
本文针对ResNet18模型剪枝进行了优化改进，主要包含三个方面：1) 将剪枝目标层从底层conv1调整为中间层layer2.0.conv1，减少对基础特征的破坏；2) 采用基于激活值的前向传播方法评估通道重要性，优先剪除低激活通道；3) 改进微调策略，动态解冻关联层并使用更低学习率(0.0001)进行10轮微调。这些优化有效提升了剪枝后模型的稳定性和性能表现，特别是通过中间层剪枝和基于特征贡献的通道选择策略，避免了底层特征破坏带来的连锁反应。
小目标检测rt-detr改进
03-09
### 小目标检测中的RT-DETR改进方法 对于小目标检测而言，模型需要具备更高的分辨率敏感度以及更强的特征提取能力。针对这一需求，在 RT-DETR 中引入了多尺度特征融合技术来增强网络对不同尺寸物体的理解[^1]。 ...
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