YOLOv11涨点改进 | 全网独家创新涨点改进篇 | TGRS 2025顶刊 | YOLOv11引入RCSAB残差通道空间注意力模块，助力红外小目标检测、遥感小目标检测有效涨点

 一、本文介绍

本文给大家介绍RCSAB残差通道空间注意力模块优化YOLOv11模型！RCSAB模块集成了残差学习和通道-空间注意力机制，旨在有效地提取和融合特。RCSAB和DSA模块通过引入动态和条件化的注意力机制，提升了模型在红外小目标检测中的表现，尤其在复杂背景和低信噪比的场景下，展现出更强的目标感知和鲁棒性。具体怎么使用请看全文！

专栏改进目录：YOLOv11改进专栏包含卷积、主干网络、各种注意力机制、检测头、损失函数、Neck改进、小目标检测、二次创新模块、C2PSA/C3k2二次创新改进、全网独家创新等创新点改进

全新YOLOv11-发论文改进专栏链接：全新YOLOv11创新改进高效涨点+永久更新中（至少500+改进）+高效跑实验发论文

本文目录

 一、本文介绍

二、RCSAB模块介绍

2.1 网络结构图

2.2 RCSAB模块的作用及优势

2.3 DSA模块的作用及优势

​ 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 : yolov11n_DSA.yaml

🚀 创新改进2 : yolov11n_C3k2_RCSAB.yaml

🚀 创新改进3 : yolov11n_C3k2_DSA.yaml

六、正常运行

二、RCSAB模块介绍

摘要：红外小目标检测在遥感、工业监控和各种民用应用中起着至关重要的作用。尽管深度学习取得了最新进展，但许多端到端卷积模型倾向于通过堆叠日益复杂的架构来追求性能，但往往以可解释性、参数效率和泛化能力为代价。这些模型通常忽略了红外小目标的内在稀疏性先验——这是一个重要的线索，可以明确地建模，从而提高性能和效率。为了解决这个问题，我们重新审视了基于模型的鲁棒主成分分析 (RPCA) 范例，并提出了动态 RPCA 网络 (DRPCA-Net)，这是一种新型的深度展开网络，它将稀疏性感知先验集成到可学习的架构中。与依赖于静态、全局学习参数的传统深度展开方法不同，DRPCA-Net 通过轻量级超网络引入了一种动态展开机制。这种设计使模型能够自适应地生成以输入场景为条件的迭代参数，从而提高其在各种背景下的鲁棒性和泛化能力。此外，我们设计了一个动态残差组 (DRG) 模块，以更好地捕获背景中的上下文变化，从而实现更准确的低秩估计和改进的小目标分离。在多个公共红外数据集上进行的大量实验表明，DRPCA-Net 在检测精度方面显着优于现有的最先进方法。