一、本文介绍
🔥本文给大家介绍使用 FDFAM频域特征聚合模块 改进RT-DETR网络模型，利用频域特征聚合机制对可见光与红外特征，或不同层级特征之间的互补信息进行更充分的融合，使模型不仅能够在空间域关注目标位置，还能够在频域中挖掘纹理、边缘和结构响应，从而提升特征表达质量。通过其中的频域注意力机制，RT-DETR可以更有效地建立跨模态或跨特征之间的对应关系，减少信息冗余与冲突；同时，多尺度频域前馈融合策略还能增强模型对不同尺寸目标的感知能力，尤其有利于小目标、弱目标和复杂背景下的目标检测。其优势在于能够提升检测精度和定位稳定性，在低光照、遮挡、雨雾等复杂场景中表现更鲁棒，并且相较于传统空间域注意力，频域中的逐元素建模方式具有更高的计算效率，因此可以在尽量保持RT-DETR实时性的前提下，进一步增强其多模态融合能力和整体检测性能。
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本文目录
一、本文介绍
二、FDFAM频域特征聚合模块介绍
2.1 FDFAM频域特征聚合模块结构图
2.2 FDFAM模块的作用：
2.3 FDFAM模块的原理
2.4 FDFAM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-FDFAM.yaml
🚀 创新改进2🔥: rtdetr-r18-FDFAM.yaml
🚀 创新改进3🔥: rtdetr-r50-FDFAM.yaml
六、正常运行
二、FDFAM频域特征聚合模块介绍
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
