澎湖县网站建设_网站建设公司_建站流程_seo优化

一、本文介绍

⭐RT-DETR 作为当前主流的端到端实时目标检测模型，凭借高效的特征提取与多尺度检测能力，在通用目标检测任务中表现优异，但面对小目标、低对比度目标（如红外小目标、远距离小物体）检测时，仍存在 “大感受野与细粒度特征保留矛盾”“空洞卷积伪影干扰” 等问题。将 HLKConv（分层大核卷积）引入RT-DETR网络模型中，可针对性弥补这些短板，同时强化模型在特定场景下的性能与效率。

🔥欢迎订阅我的专栏、带你学习使用最新-最前沿-独家RT-DETR创新改进！🔥

含8种 rtdetr 基准创新改进点助力高效涨点！

🔥RT-DETR创新改进目录：全新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

一、本文介绍

二、HLKConv分层大核卷积介绍

2.0 HLKConv的网络结构图

2.1 HLKConv模块的作用

2.2 HLKConv的原理

2.3 HLKConv的优势

1. 性能优势：超越传统大核卷积变体

2. 任务适配优势：精准匹配 ISTD 特性

3. 效率与鲁棒性优势

三、完整核心代码

四、手把手教你配置模块和修改tasks.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ultralytics\nn\tasks.py文件

五、创建涨点yaml配置文件

🚀 创新改进1: rtdetr-l-HLKConv.yaml

🚀 创新改进2: rtdetr-l-HLKConvC3.yaml

🚀 创新改进3: rtdetr-l-HGBlock_HLKConv.yaml

🚀 创新改进4: rtdetr-l-ResNetLayer_HLKConv.yaml

🚀 创新改进5: rtdetr-r18-BasicBlock_HLKConv.yaml

🚀 创新改进6: rtdetr-r18-HLKConvC3.yaml

🚀 创新改进7: rtdetr-r50-BottleNeck_HLKConvC3.yaml

🚀 创新改进8: rtdetr-r50-HLKConvC3.yaml

六、正常运行

二、HLKConv分层大核卷积介绍

摘要：设计一个模块或机制，使网络在保持较低参数量和FLOPs的同时，不牺牲精度和吞吐量，仍然是一个挑战。为了解决这一挑战并挖掘特征图通道内的冗余，我们提出了一种新方案：部分通道机制（PCM）。具体而言，通过分割操作，特征图通道被划分为不同部分，每部分对应不同操作，如卷积、注意力、池化和恒等映射。基于这一假设，我们引入了一种新颖的部分注意力卷积（PATConv），可以高效地将卷积与视觉注意力结合。我们的研究表明，PATConv可以完全替代常规卷积和常规视觉注意力，同时降低模型参数和FLOPs。此外，PATConv可以衍生出三种新类型的模块：部分通道注意力模块（PAT ch）、部分空间注意力模块（PAT sp）和部分自注意力模块（PA