一、本文介绍🔥本文给大家介绍使用 HFF分层特征融合模块 改进RT-DETR网络模型，应用在 Neck 的多尺度特征融合阶段自适应整合浅层细节特征和深层语义特征，使模型根据不同层特征的重要性动态分配权重。其核心通过空间、通道和像素注意力共同筛选有效信息，强化小目标的边缘、位置和局部纹理，同时保留深层语义判断能力，并抑制复杂背景中的噪声和伪目标干扰。相比普通拼接、相加或传统 FPN 融合方式，HFF 更有利于提升RT-DETR 对小目标、弱目标和边界模糊目标的检测精度、定位稳定性和复杂场景鲁棒性。🔥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、HFF分层特征融合模块介绍2.1 HFF分层特征融合模块结构图2.2 HFF模块的作用：2.3 HFF 模块的原理2.4HFF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-HFF.yaml🚀创新改进2🔥: rtdetr-l-HFF+Fusion.yaml🚀创新改进3🔥: rtdetr-r18-HFF.yaml🚀创新改进4🔥: rtdetr-r18-HFF+Fusion.yaml🚀创新改进5🔥: rtdetr-r50-HFF.yaml🚀创新改进6🔥: rtdetr-r50-HFF+Fusion.yaml六、正常运行二、HFF分层特征融合模块介绍摘要：红外小目标检测因其广泛的应用前景而受到深入研究。多数研究将其视为独立任务，分别采用基于检测或基于分割的方法，未能充分利用来自不同标注形式的监督信息。为解决这一问题，我们提出了一种专为红外小目标设计的多任务互学网络（MTMLNet），旨在通过有效利用多种监督信息来提升检测与分割性能。具体而言，我们设计了多阶段特征聚合（MFA）模块，可同时捕捉具有不同梯度和感受野的特征；另提出混合池化下采样（HPDown）模块，以减少红外小目标下采样过程中的信息损失；最后设计了分层特征融合（HFF）模块，能够自适应地选择并融合不同语义层的特征，学习跨语义层特征融合的最佳策略。在 IRSTD -1k和 SIRST -V2数据集上的实验结果表明，所提出的MTMLNet在基于检测和基于分割的方法中均实现了最先进的 SOTA 性能。