一、本文介绍
🔥本文给大家介绍使用 CROSS-UP自适应上采样模块 改进RT-DETR网络模型，通过轻量上采样、深度卷积、通道洗牌和四方向空间移位，在恢复特征分辨率的同时增强跨通道信息交换与邻域空间交互，减少普通插值带来的边缘模糊、细节丢失和跨层特征错位，从而更好地保留小目标的轮廓、纹理与高频信息，提升RT-DETR对小目标、密集目标、远距离目标及尺度变化明显目标的检测和定位能力，降低漏检、误检与边界偏差；同时，通道重排和空间移位主要属于低成本索引操作，配合深度卷积与逐点卷积，可在额外参数和计算开销相对可控的情况下增强多尺度融合质量、实时性和复杂场景鲁棒性。
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本文目录
一、本文介绍
二、CROSS-UP自适应上采样模块介绍
2.1 CROSS-UP自适应上采样模块结构图
2.2 CROSS-UP模块的作用：
2.3 CROSS-UP模块的原理
2.4 CROSS-UP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-CROSS-UP.yaml
🚀 创新改进2🔥: rtdetr-r18-CROSS-UP.yaml
🚀 创新改进3🔥: rtdetr-r50-CROSS-UP.yaml
六、正常运行
二、CROSS-UP自适应上采样模块介绍
摘要：在遥感影像中实现精准高效的物体检测，是城市监测、基础设施评估及灾害管理等应用领域的基础。然而，目前仍存在两大持续性挑战：(1)超高清图像中小型物体仅占据少量像素，导致难以可靠识别；(2)大规模卫星数据的快速增长要求采用计算效率高且适合实际部署的方法。现有的轻量级卷积网络虽能实现实时处理效率，但往往无法充分捕捉小目标的判别特征；而基于Transformer的检测器虽能提升特征表示能力，却需要付出较高的计算复杂度代价。为应对这些挑战，我们提出了MAC-DETR——一种专为遥感影像设计的CNN-Mambaout-Transformer混合检测框架。该框架整合了三个互补模块：(1)Mambaout-RepLK：一种基于Mambaout架构的门控卷积块，在保持特征提取能力的同时降低计算开销，在 NWPU VHR -10数据集的细粒度类别上将mAP值提升超过2.5%，同时参数量减少23%；(2)cross-UP：自适应上采样模块，可增强多尺度融合效果并优化小