【DEIM创新改进】全网独家创新、特征融合改进篇 | KBS 2024 | DEIM模型引入GFM全局融合模块，通过全局特征融合、注意力机制和跨模态信息的有效整合，助力有效涨点

最新推荐文章于 2025-11-23 17:56:55 发布
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分类专栏： 全新CVPR2025-DEIM创新改进项目+永久更新中 文章标签： 深度学习 计算机视觉 目标检测 DEIM DEIM创新改进 GFM全局融合模块 CVPR2025 DEIM改进
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一、本文介绍

🔥本文给大家介绍使用GFM模块通过全局特征融合改进DEIM模型、注意力机制和跨模态信息的有效整合，增强了DEIM等目标检测模型对复杂场景的适应性和精度，特别是在检测小物体、处理低光照或复杂背景时，能够显著提升检测性能。

🔥DEIM创新改进目录：全新DEIM有效涨点改进目录 | 包含各种最新顶会顶刊：卷积模块、注意力模块、特征融合模块、有效特征聚合提取模块，上采样模块、下采样模块，二次创新模块、独家创新，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DEIM创新改进专栏地址：全网独家DEIM创新改进高效涨点+永久更新中（至少500+创新改进🗡剑指小论文、大论文）+小白也能简单高效跑实验+容易发各种级别小论文

本文目录

一、本文介绍

二、GFM全局融合模块介绍

2.1 GFM全局融合模块结构图

2.2 GFM全局融合模块的作用：

2.3 GFM全局融合模块的原理

2.4 GFM全局融合模块的优势

三、完整核心代码

四、手把手教你添加DEIM创新改进模块和配置改进点步骤

五、创建deim不同版本含多种创新改进yml文件

🚀创新改进1：deim_hgnetv2_n+GFM.yml

🚀创新改进2：deim_hgnetv2_s+GFM.yml

🚀创新改进3：deim_hgnetv2_l+GFM.

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【DEIM创新改进】全网独家创新、特征融合改进篇 | TIP 2024顶刊 | DEIM引入 CGAFusion高频与低频特征融合模块，有效提升了目标检测模型的性能
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
11-01 186
本文提出了一种基于内容引导注意力(CGA)的CGAFusion特征融合模块，通过引入空间重要性图(SIMs)机制来提升目标检测性能。该模块包含空间注意力、通道注意力和像素注意力三个子模块，实现了对不同层次特征的精细化融合。实验表明，CGAFusion能有效解决浅层和深层特征感受野不匹配问题，提高特征传递和梯度流动效率。该方法在DEA-Net去雾网络中得到验证，仅用3.653M参数就将PSNR提升至41dB以上，超越了当前最优方法。文章详细介绍了模块结构、核心代码实现及其在目标检测模型中的应用配置步骤。
【DEIM创新改进】全网独家创新、特征融合改进篇 | SCI一区 2025 | DEIM模型引入引入PSFM高频与低频特征融合模块，助力高效涨点发论文
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
11-15 58
本文提出了一种基于PSFM（渐进式语义特征融合模块）的DEIM网络改进方案，用于提升红外与可见光图像融合的性能。PSFM通过高频与低频特征融合，结合渐进语义注入和场景保真度约束，显著提升了融合图像对高级视觉任务的适用性。该模块包含语义感知分支和场景恢复分支，确保融合特征既满足语义需求又保留源图像完整信息。实验表明，PSFM在视觉吸引力和语义表达方面优于现有方法，且能适应恶劣环境。文章详细提供了PSFM的代码实现、DEIM集成方法和模型配置方案，为相关研究提供了实用参考。
【DEIM创新改进】全网独家创新、特征融合改进篇 | CVPR 2024 | 引入MFM调制融合模块，轻量化改进，增强了各特征通道之间的交互特征，助力DEIM高效涨点
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
11-01 52
本文提出了一种基于MFM（调制融合模块）优化的DEIM目标检测模型改进方案。通过创新的LEGM（局部特征嵌入全局特征模块）和MFM模块，有效解决了图像去雾任务中局部与全局特征融合不足、深度信息利用不充分等问题。MFM模块采用动态调整特征权重的机制，优先处理对去雾最有帮助的信息。实验表明，该方法显著提升了去雾效果和质量，在多个改进版本（hgnetv2_n/s/l）上都取得了性能提升。文章详细介绍了模块设计原理、核心代码实现步骤，并提供了完整的模型训练方案。
【DEIM创新改进】首发独家特征融合改进篇 | TGRS 2025 | 引入FFM特征融合模块，实现特征的全局交互与融合，适合小目标检测、助力DEIM有效涨点
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
11-01 107
本文提出一种跨模态特征融合模块(FFM)，用于提升DEIM目标检测模型在多源遥感图像任务中的性能。FFM采用多头跨注意力机制实现全局特征交互，通过特征校正模块(FCM)减少模态间差异和噪声。实验表明，该方法在WHU-OPT-SAR数据集上mIoU达到58%，OA为85.35%，显著优于现有方法。FFM具有轻量化设计（可调节下采样率R）、强非线性建模能力，同时保持较低计算开销。核心创新包括：1）并行双分支结构提取多模态特征；2）空间/通道维度特征校正；3）深度学习驱动的互补信息挖掘机制。
【DEIM创新改进】全网首发、特征融合改进篇 | DEIM引入CAFMFusion高频与低频特征融合模块（全网独家创新）二次创新模块（冲SCI二，三，保四区）
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
11-01 72
本文提出了一种新颖的CAFMFusion模块，该模块结合了CGAFusion（2024TIP）和CAFM（2024SCI二区）两种方法的优势，用于目标检测中的特征校准与融合。CAFMFusion包含局部特征提取和全局注意力建模分支，通过创新的注意力机制和混合融合方案，有效整合低级与高级特征。实验表明，该模块在多种CV任务中表现出色，可显著提升模型性能。文章详细介绍了模块原理、核心代码实现及在DEIM框架中的集成方法，为研究者提供了完整的改进方案和技术细节。该工作为计算机视觉领域的特征融合提供了新的思路和方法
【DEIM创新改进】全网独家创新、特征融合改进篇 | SCI一区 2025 | DEIM模型引入BFEFusion边界引导特征增强融合模块，在多模态检测、小目标检测等任务有效涨点
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
11-01 116
本文提出了一种改进的BFE模块用于DEIM目标检测任务，显著提升模型在复杂场景中的表现。BFE模块通过边界引导特征增强技术，有效提高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减少误检。该模块结合了可变形卷积和灵活融合块，解决了跨层特征的空间错位问题，并通过通道和空间注意力机制强化边界信息。实验表明，BFE模块显著提升了息肉分割的精度和鲁棒性，为医学影像分析提供了有效解决方案。文章还详细介绍了模块实现代码和集成方法，为研究者提供了实用的技术参考。
【DEIM创新改进】全网独家创新、特征融合改进篇 | CVPR 2024 | 引入LGAG大核分组注意门控融合模块，允许相关特征的激活和抑制不相关特征，助力目标检测涨点效果明显
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
11-15 33
本文提出了一种创新的LGAG（大核分组注意门控）模块，用于优化DEIM医学图像分割模型。该模块通过多尺度深度卷积和门控注意力机制，有效融合特征图，增强相关特征并抑制无关特征。实验表明，改进后的DEIM模型在12个医学图像数据集上实现了SOTA性能，参数量（#Params）和计算量（#FLOPs）分别降低79.4%和80.3%。文章详细介绍了LGAG模块的网络结构、核心代码实现及在DEIM模型中的集成方法，包括创建不同改进版本的yml配置文件。该创新模块具有计算高效、扩展性强等特点。
【DEIM创新改进】全网独家创新、特征融合改进篇 | TGRS 2025 顶刊 | 引入IIA信息集成注意力融合模块, 助力DEIM模型高效涨点，适合各种目标检测任务、CV任务通用
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
11-01 72
本文提出了一种信息集成注意力融合（IIA）模块，能显著提升DEIM模型在目标检测中的性能。IIA模块通过重建空间位置关系和特征图集成，增强了全局与局部信息的融合，提高了定位精度，尤其优化了小物体和复杂背景下的检测效果。该模块采用轻量化设计，通过池化、卷积等操作实现高效信息集成，有效减少噪声干扰并提升抗噪能力。实验表明，IIA模块显著提高了模型检测准确率和对多样化目标的适应能力，为DEIM实时目标检测提供了关键改进。
【DEIM创新改进】全网独家创新、特征融合改进篇 | TGRS 2025顶刊 | DEIM 引入MSCA多尺度稀疏交叉聚合，助力遥感目标检测、目标检测任务有效涨点
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
11-15 212
本文提出了一种基于MSCA多尺度稀疏交叉融合模块的DEIM模型优化方法，通过有效融合多尺度特征并减少无关信息干扰，显著提升目标检测性能。MSCA模块采用多尺度池化操作捕捉图像特征，结合稀疏注意力机制聚焦关键信息，实现动态特征融合。文章详细介绍了模块实现代码、模型集成步骤及配置文件修改方法，提供了三种不同规模模型的改进方案（hgnetv2_n/s/l）。实验结果表明该方法能有效提升分类精度，为遥感场景分类研究提供了新的技术思路。
美联储“鹰派信号脉冲“下黄金价格下跌60美元——基于LSTM-GARCH模型的波动率聚类与跨市场风险传导机制
11-20 1098
本文通过机器学习驱动的时序预测模型，结合自然语言处理技术解析美联储会议纪要文本，分析黄金价格在4132美元的动态回撤60美元机制，重点考察货币政策信号、市场情绪指标与宏观经济数据的交互影响。
Week 26: 深度学习补遗：LSTM 原理与代码复现
最新发布
MCHacker的专栏
11-23 715
本周对 LSTM模型利用PyTorch进行了复现，将其实现与数学形式进行了逐条对应，清晰、重点地理解门控机制与细胞状态与其在时序场景下的应用。在 2017 年 Transformer 架构（Attention 机制）横空出世之前，LSTM 曾是序列建模（NLP、语音、时序）的绝对王者。而在 2025 年的今天，它不再是唯一的 SOTA，但依然是非常棒的轻量级选择。本周阅读了一些时序预测领域的工作，发现LSTM在时序预测领域仍然相当活跃，在本周对LSTM进行了数学原理的复习、代码的简单复现和其应用场景的分析。
【Python TensorFlow】CNN-BiLSTM时序预测 卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络组合模型（附代码）
vvoennvv的博客
11-19 489
本文提出了一种结合CNN与BiLSTM的混合神经网络模型（CNN-BiLSTM）用于多特征时序预测。该模型通过一维卷积提取局部时间特征，双向LSTM捕获长期依赖关系，实现了多步预测能力。算法流程包括数据预处理、网络构建（含卷积层、池化层、双向LSTM层）、模型训练（采用Adam优化器和MSE损失函数）及评估。实验采用电力负荷或风电场功率数据，通过滑动窗口构造样本并进行归一化处理，支持多输入多步预测。代码提供详细注释，可直接替换CSV/Excel数据集运行，包含完整的训练测试集划分和评估流程。
深度学习理论与实战：用生活案例理解回归模型
2501_92613722的博客
11-20 935
本文通过生活化案例通俗讲解四种基础机器学习模型：线性回归（预测连续值，如身高体重）、多项式回归（拟合曲线数据，如学习时间与分数）、Logistic回归（二分类问题，如水果分类）以及梯度下降优化算法。文章强调从生活场景理解核心逻辑：画直线拟合数据、添加高次项使直线弯曲、绘制分界线区分类别，并通过代码示例展示模型训练过程。建议读者先运行线性回归代码观察误差变化，再逐步尝试更复杂模型，重点在于建立直观理解而非死记公式。
李沐动手学深度学习笔记（2）---卷积神经网络
2301_80484013的博客
11-23 796
定义： 是 PyTorch 所有神经网络层、模型的基类（base class）。 所有的网络层（Linear、Conv2d、RNN等）以及你自己写的自定义网络，都必须继承它。特点：举例： Block（块，结构单元） 定义： Block 并不是 PyTorch 中的一个正式类名，而是我们在设计网络时人为定义的中间层次结构。 它是由若干 组成的一个子结构。用途：举例（ResNet 残差块）： Sequential（顺序容器） 定义： 是 的一种特殊子类，用来按顺序堆叠层，让代码更简洁。特点：
更换适配python版本直接进行机器学习深度学习等相关环境配置(非仿真环境)
qq_42217078的博客
11-23 208
​ 上一篇 最新的python3.14版本下仿真环境配置深度学习机器学习相关 在仿真环境下配置的 ，但是运行效率没有直接合适版本的快，故而重新配置 ​至此环境已完全配置就绪，可直接用于机器学习、深度学习、数据可视化等各类开发场景！ 整理不易，诚望各位看官点赞 收藏 评论 予以支持，这将成为我持续更新的动力源泉。若您在阅览时存有异议或建议，敬请留言指正批评，让我们携手共同学习，共同进取，吾辈自当相互勉励！
交通标志识别系统【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
2301_78372746的博客
11-22 624
交通标志识别系统，本项目基于TensorFlow框架，构建了一套完整的交通标志识别系统。系统采用卷积神经网络（CNN）算法，针对40种常见交通标志（包括“停车避让”“减速让行”“限速15千米”“注意行人”“禁止左转弯”等）构建数据集，通过多轮迭代训练，最终获得高精度识别模型，并实现了基于Web的可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。
时间序列预测2025：Python中Prophet与LSTM对比分析
我是 二川兄，对Web开发、GIS开发、3D模型、机器学习、面试技巧等方面都有一些涉猎~ 欢迎您加入技术交流圈！你可以在我的文章末尾找到我~
11-22 1277
时间序列预测2025：Python中Prophet与LSTM对比分析
【NLP】基础概念+RNN架构
weixin_51589123的博客
11-23 339
本文概述了NLP（自然语言处理）的发展历程及其在人工智能领域的重要性。文章指出，认知智能是人工智能的终极目标，而NLP是实现人机同频交流的关键。从早期的规则驱动方法到如今的Transformer架构和大语言模型（LLMs），NLP经历了探索、提升和应用三大阶段。当前大模型时代的核心方向包括研发训练技术、降低成本以及商业应用落地。NLP不仅在学术界持续繁荣，也在工业界催生了大量创新产品，深刻改变了人工智能的发展格局。
水果识别系统【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
2301_78372746的博客
11-21 1566
水果识别系统，通过TensorFlow搭建卷积神经网络算法，并收集了10种常见的水果数据集（‘哈密瓜’, ‘椰子’, ‘樱桃’, ‘火龙果’, ‘猕猴桃’, ‘红苹果’, ‘芒果’, ‘葡萄’, ‘西瓜’, ‘香蕉’），对其进行多轮迭代训练，最后得到了一个精度较高的模型，并搭建Web可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。
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