一、本文介绍
🔥本文给大家介绍使用 SFS-FF分流频率-空间特征融合模块 改进 DEIM 网络模型，SFS-FF可先对不同分辨率特征进行对齐，再分别通过频率分支强化小目标边缘、纹理和局部对比度，通过空间分支细化目标轮廓、位置关系与邻域结构，并利用残差分支保留原始语义信息，最终实现高频细节、空间结构和高层语义的协同融合，从而减轻普通拼接或卷积融合造成的频率错配、过度平滑和小目标信息衰减，有望提升 DEIM 对小目标、密集目标、远距离目标及复杂背景目标的检测和定位能力，减少漏检、误检与边界偏差；同时，该模块主要采用频域变换、局部空间细化和逐点卷积，额外计算开销相对可控，适合在兼顾实时性的前提下增强多尺度特征表达与检测鲁棒性。
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本文目录
一、本文介绍
二、SFS-FF分流频率-空间特征融合模块介绍
2.1 SFS-FF分流频率-空间特征融合模块结构图
2.2 SFS-FF模块的作用：
2.3 SFS-FF模块的原理
2.4 S
