一、本文介绍
🔥本文在RT-DETR多模态融合目标检测中引入RLAB残差线性注意力模块，可在不同模态特征交互阶段进行多次残差细化，使可见光、红外等特征在尺度、语义和空间位置上更好对齐；随后将细化特征与解码器输出拼接并生成Q、K、V，通过线性注意力自适应强化关键通道、目标区域及局部—全局上下文信息，最后采用残差方式完成稳定融合。该模块能够减少模态差异和背景干扰，缓解有效信息在编码器—解码器传递过程中的损失，在较低计算开销下提升小目标、遮挡目标及复杂环境中的检测精度、鲁棒性和收敛稳定性。
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本文目录
一、本文介绍
二、RLAB残差线性注意力模块介绍
RLAB网络结构图：
RLAB残差线性注意力模块：
三、RLAB核心代码
四、手把手教你添加模块和修改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文件
🚀 中期融合创新改进🔥: rtdetr-r18-midfusion-RLAB.yaml
