YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、细节涨点改进篇 | SCI 一区 2025 | 引入RHDWT残差离散小波变换，下采样创新改进，助力目标检测、图像分类、实例分割有效涨点

最新推荐文章于 2025-12-21 16:12:16 发布
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分类专栏： YOLOv13全新有效创新改进+永久更新中 文章标签： 人工智能 计算机视觉 目标检测 YOLO yolov13创新改进 YOLOv13 YOLO下采样改进点
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一、本文介绍

本文给大家介绍将 Residual Haar Discrete Wavelet Transform (RHDWT) 模块与 YOLOv13 结合，能够显著提升目标检测的效果，尤其是在处理带有条纹噪声或复杂背景的图像时。RHDWT模块通过结合条纹噪声的方向性先验与数据驱动的特征交互，增强了图像的特征表示，去除噪声的同时保留了图像细节。这使得YOLOv13在复杂环境中表现更加精准，减少误检和漏检，提升了检测精度和鲁棒性。具体怎么使用请看全文！

展示YOLOv13改进后的网络结构图：

专栏改进目录：YOLOv13改进包含各种卷积、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、HyperACE二次创新、独家创新等几百种创新点改进。

全新YOLOv13创新改进专栏链接：全新YOLOv13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、RHDWT模块介绍

2.1 RHDWT模块结构图

2.2 RHDWT模块的作用：

2.3 RHDWT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

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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。
YOLO11改进-模块-引入残差哈尔离散小波变换RHDWT 降噪、减少特征丢失，增强小目标和遮挡的检测能力
qq_64693987的博客
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RHDWT 创新性地将模型驱动分支和残差分支相结合。模型驱动分支利用 Haar DWT（HDWT），融入条纹方向先验知识，对原始特征进行分解，把条纹噪声聚集到特定子带，为后续处理提供基础。残差分支则通过数据驱动的跨通道语义，补充模型驱动分支的信息，弥补其在语义交互上的不足。两者相加，能够更全面地描述图像特征，提升对条纹噪声的表征能力，有效克服了传统独立采样器的缺陷，为准确去除红外图像条纹噪声奠定了理论基础。从提供的图片来看，RHDWTRHDWT 由模型驱动分支和残差分支组成。
【图像处理】图像离散小波变换（Discrete Wavelet Transform）及python代码实现
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Motivation 看到有论文用到了图像的Haar Discrete Wavelet Transform（HDWT），前面也听老师提到过用小波变换做去噪、超分的文章，于是借着这个机会好好学习一下。 直观理解 参考知乎上的这篇文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22450818 关于傅立叶变换和小波变换的直观概念解释的非常清楚（需要对傅立叶变换有基本的理解） 二维图像离散小波变换（DWT） 先放一张图直观感受一下这个过程（图中是经过两次DWT的） 1. 首先明确什么是H和L。H和
【TGRS 2025】新型：残差Haar离散小波变换下采样，即插即用！
qq_43303160的博客
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《ASCNet：用于红外图像条带校正的非对称采样校正网络》提出了一种新型深度学习框架，通过残差Haar离散小波变换(RHDWT)、像素重排(PS)和列非均匀性校正模块(CNCM)三大创新组件，有效解决红外图像去条纹难题。该网络采用双分支建模整合先验知识与数据驱动特征，在保持列语义连续性的同时增强全局特征提取，显著优于传统方法。实验表明，ASCNet在模拟和真实红外图像上均取得最优PSNR/SSIM指标，特别在处理复杂条纹模式时表现出色。代码已开源，为红外图像处理提供了高效解决方案。
Yolo12改进策略：下采样改进|IPFA，下采样|信息保留特征聚合模块|即插即用
m0_47867638的博客
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IPFAIF-YOLO 的成功，不仅在于性能提升，更在于其系统性思维不是“头痛医头”，而是从特征生成到融合的全链路优化。尽管在极端低光或严重模糊场景下仍有挑战，但该工作为无人机视觉、遥感检测等领域提供了极具价值的技术路径。未来，结合图像增强与轻量化设计，IF-YOLO 有望在边缘设备（如无人机机载芯片）上落地，真正实现“看得清、认得准、飞得稳”。
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Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
09-29 151
本文提出了一种将残差Haar离散小波变换(RHDWT)模块与YOLOv11结合的创新方法，显著提升了目标检测性能，特别是在处理含条纹噪声或复杂背景的图像时。RHDWT模块通过整合条纹方向性先验知识和数据驱动的特征交互，有效去除噪声同时保留图像细节。文章详细介绍了RHDWT的双分支结构及其优势，包括增强特征表征、减少语义失真等，并提供了完整的代码实现、模块配置说明和yaml配置文件。实验结果表明，该方法在红外图像去条纹任务中表现优于现有技术，具有更高的检测精度和鲁棒性。
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Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
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本文给大家介绍将 Residual Haar Discrete Wavelet Transform (RHDWT) 模块与 YOLOv12 结合，能够显著提升目标检测的效果，尤其是在处理带有条纹噪声或复杂背景的图像时。RHDWT模块通过结合条纹噪声的方向性先验与数据驱动的特征交互，增强了图像的特征表示，去除噪声的同时保留了图像细节。这使得YOLOv12在复杂环境中表现更加精准，减少误检和漏检，提升了检测精度和鲁棒性。具体怎么使用请看全文！​。
【RT-DETR涨点改进】全网独家创新、细节涨点改进篇 | SCI 一区 2025 | 引入RHDWT残差离散小波变换，下采样创新改进，增强图像特征表示，去除噪声的同时保留了图像细节，提升目标检测精度
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
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本文提出将残差Haar离散小波变换(RHDWT)模块与RT-DETR结合，显著提升目标检测性能。RHDWT通过整合条纹噪声方向先验和数据驱动特征交互，增强图像特征表示，在保留细节的同时有效去除噪声。实验表明该方法在复杂背景和条纹噪声场景下表现优异，减少了误检漏检。文章详细介绍了RHDWT模块结构、实现原理，并提供了三种改进版RT-DETR的YAML配置文件(l/r18/r50)，包含模块集成、代码修改和配置指导，为红外图像处理和目标检测任务提供了创新解决方案。
YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、HyperACE改进、注意力改进篇 | SCI一区 2025| 引入RCSSC残差列空间自校正模块，含多种创新改进，助力目标检测、图像分类、实例分割有效涨点
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
09-29 214
本文提出了一种改进的YOLOv13目标检测模型，结合RCSSC（残差列空间自校正）模块，有效提升了红外图像中的条纹噪声去除能力。RCSSC模块通过空间注意力、列注意力及自校正机制，增强了图像列特征一致性，改善了复杂背景下的目标检测性能。文章详细介绍了RCSSC模块的结构原理、实现方法及三种改进方案，包括HyperACE_RCSSC、DSC3k2_RCSSC等配置方式。实验结果表明，该方法在条纹噪声去除和小目标检测任务中均优于现有技术，为红外图像处理提供了有效解决方案。
幽冥大陆(五十四)ASR C语言识别到自动化软件——东方仙盟筑基期
cybersnow精通 28 门计算机语言，凭借其超凡的技术能力，成功开发过上万个应用，广泛涉及政府、商业、个人等众多领域，甚至在检察院、环保局、公安局等专业场景中也大放异彩。不仅熟练掌握单片机和物联网开发，在软件架构设计方面更是独树一帜，自创了跨平台软件
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ASR（Automatic Speech Recognition，自动语音识别）技术在软件自动化命令领域正掀起一场变革。它使得软件系统能够理解人类语言，并依据指令自动执行任务。通过 ASR，用户无需手动输入复杂的命令或进行繁琐的界面操作，只需说出指令，软件就能精准响应。在自动化脚本编写中，ASR 可以实时将语音转化为代码命令。例如，在编写 Python 自动化脚本时，用户说出 “创建一个名为‘data’的列表”，ASR 系统就能将其转化为对应的 Python 代码data = []。
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《2025数据分析Agent白皮书》指出，数据分析Agent正成为AI落地的核心形态，实现从"人人分析"到"人人消费"的转变。白皮书系统解析了其技术架构（包括Query/Document/DeepAnalyze三大Agent能力）、行业实践（能源/制造/零售等领域）及落地路径，强调需突破数据准度、分析深度与消费广度三大挑战。未来，数据分析Agent将深度融入业务流程，推动"洞察即行动"的自动化决策模式。该技术有望彻底改变企业数据消费方式，使数据智能
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全品类电商AI助手诞生，AI试衣+万饰穿戴+图生视频，覆盖全链路
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DreamshopAI升级推出三大核心功能，全面革新电商视觉生产流程：AI试衣功能通过智能识别服装款式和材质，7-15天模特拍摄缩短至几分钟；万饰穿戴功能突破品类限制，精准还原珠宝、箱包等商品的材质细节；图生视频功能将静态图片转化为高质量短视频，大幅降低视频制作门槛。系统基于千万级电商数据训练，能自动适配不同市场需求，并推出AI试衣屏Dreamfit实现线上线下体验闭环。此次升级使AI成为电商运营的核心生产力工具，将传统视觉制作效率提升3倍以上，推动电商行业进入智能化新阶段。
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专注于人工智能领域的小何尚
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摘要：NVIDIA Nemotron-3技术解析 NVIDIA Nemotron-3系列模型为构建专业AI智能体提供了突破性解决方案。该系列采用创新的混合Mamba-Transformer MoE架构，结合状态空间模型(Mamba)的长序列处理能力、Transformer的精确推理和MoE的高效计算，支持高达100万token的上下文处理。模型通过NeMo Gym多环境强化学习框架训练，使智能体掌握复杂任务执行能力。技术亮点包括：1)混合架构实现超长上下文推理；2)开源RL训练环境支持智能体开发；3)原生支
[LLM]AIM: Adaptive Inference of Multi-Modal LLMs via Token Merging and Pruning
天下事有难易乎？为之，则难者亦易矣；不为，则易者亦难矣。人之为学有难易乎？学之，则难者亦易矣；不学，则易者亦难矣。
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本文提出AIM框架，一种无需训练的多模态大语言模型(MLLMs)推理加速方法。通过双阶段设计：在LLM前基于相似度合并视觉Token，在LLM内基于注意力重要性剪枝Token，显著降低计算量。实验表明，该方法在视频理解任务中可减少6.8倍FLOPs，在图像任务中保持3.7倍加速的同时维持性能。关键发现包括：75%视觉Token冗余、LLM早期层侧重跨模态融合而后期侧重文本推理、跨帧合并会损害视频理解等。该方法支持动态调整压缩比例，为资源受限环境下的高效多模态推理提供了实用解决方案。
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本文提出了一种基于Yolov10n-ReCalibrationFPN-P3456的茶树褐斑病检测方法。通过引入ReCalibration模块增强特征表达能力，改进FPN结构优化多尺度特征融合，并设计P3456特征金字塔提升小目标检测能力。在自建数据集上的实验表明，该方法实现了92.6%的mAP和259FPS的推理速度，显著优于YOLOv5n/YOLOv8n等主流模型。该轻量化模型适合边缘设备部署，为茶树病害智能检测提供了高效解决方案。
界面重构与本地化实践：凤希AI伴侣的自动化演进思考 凤希AI伴侣2025年12月21日
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yolov8改进 | 主干篇 | 低照度增强网络pe-yolo改进主干
02-06
总结而言，yolov8改进中的主干篇，我们可以通过引入低照度增强网络和选择Pe-YOLO作为主干网络来提升在低照度环境下的目标检测性能。这些改进可以有效地减少噪声干扰，提高目标的可见性，在大幅度提升速度的同时，...
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