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一、本文介绍

🔥本文给大家介绍使用SMMM 模块改进RT-DETR网络模型，可以显著提升目标检测性能。其通过结构显著性掩码与多尺度卷积机制，在特征融合阶段有效去除冗余信息、突出关键结构区域，从而增强模型对小目标、边界模糊目标以及复杂场景中目标的感知能力。同时，SMMM 的膨胀卷积增强了上下文建模，提升定位精度和多尺度鲁棒性，降低误检率。在保持高效推理的前提下，SMMM 能提升 RT-DETR 的整体检测精度和语义一致性，特别适用于对精度要求较高的实时检测任务。

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本文目录

一、本文介绍

二、SMMM 模块介绍

2.1 SMM 模块结构图

2.2 SMMM 模块的作用：

2.3 SMMM 模块的原理

1. 多尺度特征提取（Multi-scale Feature Modeling）

2. 显著性掩码机制（Structural-aware Masking）

3. 膨胀卷积融合（Dilated Convolution）

 4. 特征归一化与通道对齐

2.3 SMMM 模块的优势

1. 显著提升分割性能

2. 改善边界细节重建

3. 降低解码器负担

4. 强鲁棒性与泛化能力

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: rtdetr-l-SMMM_Fusion.yaml 

🚀 创新改进2: rtdetr-r18-SMMM_Fusion.yaml 

🚀 创新改进3: rtdetr-r50-SMMM_Fusion.yaml

六、正常运行

二、SMMM 模块介绍

摘要：当前主流的医学图像分割方法普遍采用基于编码器–解码器的结构，其中 Transformer 解码器在建模全局上下文方面具有优势。然而，它们通常难以捕捉边缘细节、局部纹理以及空间连续性，这些对于精确的医学图像分割至关重要。

为了解决这些问题，我们提出了一种新颖的结构感知解码器，集成了以下三个关键模块：

1. 自适应交叉融合注意力模块（Adaptive Cross-scale Fusion Attention, ACFA）
   本模块将通道特征增强与空间注意力相结合，引入三种结构引导（平面、水平和垂直方向）来增强对关键结构区域的感知能力。

2. 三