【RT-DETR涨点改进】全网独家创新、特征融合改进篇 | TCSVT 2025 | RT-DETR引入BFEFusion边界引导特征增强融合模块，含多种版本改进，多模态检测、小目标检测等任务有效涨点

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一、本文介绍

🔥本文给大家介绍使用BFE边界引导特征增强融合模块改进RT-DETR目标检测任务，能够显著提升模型在复杂场景中的表现。通过边界引导特征增强，BFE模块提高了边界精度和分割效果，特别是在边界模糊和小物体检测时，能有效减少误检测。BFE加强了跨层特征的融合，提升了模型对不同尺度目标的识别能力，同时增强了目标检测与分割的一致性和鲁棒性，最终使RT-DETR在精度和鲁棒性上得到全面改善。

含多种rtdetr基准创新改进点助力高效涨点！

展示部分RT-DETR改进后的网络结构图、供小伙伴自己绘图参考：

🚀 创新改进结构图: rtdetr-r18-BFEFusion.yaml

🔥RT-DETR创新改进目录：新RT-DETR 有效涨点改进目录 | 包含各种卷积、主干改进、各种注意力机制、Neck特征融合改进、损失函数、AIFI创新改进、独家创新、小目标检测、特殊场景检测等最全大论文及小论文必备创新改进点

🔥全新RT-DETR创新改进专栏地址：最全RT-DETR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

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-BFEFusion.yaml

🚀 创新改进2: rtdetr-r18-BFEFusion.yaml

🚀 创新改进3: rtdetr-r50-BFEFusion.yaml

六、正常运行

二、BFEFusion模块介绍

摘要：结直肠息肉在内镜图像中的分割对于结直肠癌的预防和治疗至关重要。由于息肉与其周围组织的高度相似性，大多数基于深度神经网络（DNN）的方法常常在处理模糊边界时遇到困难，导致分割结果不够精确。本文提出了一种边界引导特征对齐网络（BFNet），通过引入边界预测任务作为辅助，以提升息肉分割的效果。首先，BFNet聚合来自主干网络不同层的多层特征，以挖掘边界线索。其次，在每一层中引入了灵活特征聚合模块（Flexible Feature Aggregation，FFA），以自适应地融合跨层特征，实现对息肉的粗定位。在FFA模块中，针对不同层特征之间存在的空间错位问题，通过**可变形卷积（Deformable Convolution）和灵活融合块（Flexible Merge Block）将高层特征对齐并与当前层特征融合。随后，应用边界引导特征增强模块（Boundary-guided Feature Enhancement，BFE）**来进一步细化边界区域的定位。在BFE模块中，借助边界线索