一、本文介绍🔥本文给大家介绍使用 LFEM局部特征增强模块 改进RT-DETR网络模型，通过多分支卷积结构对特征进行细粒度的局部增强，使模型在特征提取与融合阶段能够更充分地捕获目标的边缘、纹理及多尺度细节信息，从而为后续检测提供更加丰富且判别性更强的特征表示。借助不同卷积形式的协同建模，RT-DETR可以更好地适应尺度变化和形状不规则的目标，同时通过通道重组机制增强特征之间的交互与融合效果。其优势体现在能够显著提升小目标和复杂场景下的检测能力，增强模型对细节和局部结构的感知能力，同时由于LFEM结构相对轻量、模块化程度高，在提升检测精度和鲁棒性的同时不会带来过大的计算开销，保持了RT-DETR良好的实时性能与可扩展性。🔥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！🔥🔥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、LFEM局部特征增强模块介绍2.1 LFEM局部特征增强模块结构图2.2LFEM模块的作用：2.3 LFEM模块的原理2.4LFEM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tasks.py文件五、创建涨点yaml配置文件🚀创新改进1🔥: rtdetr-l-LFEM2.yaml🚀创新改进2🔥: rtdetr-l-LFEM2C3.yaml🚀创新改进3🔥: rtdetr-l-HGBlock_LFEM2.yaml🚀创新改进4🔥: rtdetr-l-ResNetLayer_LFEM2.yaml🚀创新改进5🔥: rtdetr-r18-LFEM2.yaml🚀创新改进6🔥: rtdetr-r18-LFEM2C3.yaml🚀创新改进7🔥: rtdetr-r18-BasicBlock_LFEM2.yaml🚀创新改进8🔥: rtdetr-r50-LFEM2.yaml🚀创新改进9🔥: rtdetr-r50-LFEM2C3.yaml🚀创新改进10🔥: rtdetr-r50-BottleNeck_LFEM2.yaml六、正常运行二、LFEM局部特征增强模块介绍摘要：可见光-红外目标检测技术因其在弱光、雾天及雨天环境中的卓越性能而备受关注。然而在复杂场景中，不同传感器采集的可见光与红外模态数据存在信息不对称问题，可能导致跨模态融合效果欠佳，进而影响检测性能。现有方法多采用空间域变换器来捕获互补特征，却忽视了频域变换器在挖掘互补信息方面的优势。为解决这些问题，我们提出了一种名为FreDFT的频域融合变换器用于可见光-红外目标检测。该方法创新性地采用多模态频域注意力机制（MFDA）实现模态间互补信息挖掘，并通过混合尺度频域特征融合策略设计频域前馈层（FDFFL），以增强多模态特征表现。为消除模态间信息失衡，构建了跨模态全局建模模块（CGMM），实现像素级空间与通道维度的跨模态特征交互。此外，开发了局部特征增强模块（LFEM），通过多卷积层结构与通道洗牌技术强化多模态局部特征表征，从而提升特征融合效果。大量实验结果证实，与其它最先进方法相比，我们提出的FreDFT在多个公开数据集上均展现出优异性能。/