一、本文介绍
🔥本文引入GAFM门控自适应融合模块，提升RT-DETR多模态融合目标检测中的特征选择与动态融合能力，通过门控机制对不同模态、多尺度特征的信息流进行自适应调节。该模块利用多分支特征聚合与门控调制策略，动态增强目标相关区域的有效特征，同时抑制背景噪声、冗余信息和模态冲突。相比固定拼接或加权融合方式，GAFM能够根据输入特征差异自动调整融合比例，实现局部细节与全局语义的协同优化，提升弱特征目标的表达能力。在复杂背景、遮挡、低对比度及多尺度目标场景下，该模块可增强RT-DETR的定位准确性、检测鲁棒性和跨场景泛化能力。
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本文目录
一、本文介绍
二、GAFM 门控自适应融合模块介绍
详细网络结构图：
2.1 GAFM 门控自适应融合模块结构图
2.2 GAFM 门控自适应融合模块作用：
2.3 GAFM 门控自适应融合模块原理
2.4 GAFM 门控自适应融合模块优势
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
🚀 中期融合创新改进🔥: rtdetr-r18-midfusion-GAFM.yaml
🚀 中后期融合创新改进🔥: rtdetr-r18-mid-to-late-GAFM.yaml
🚀 后期融合创新改进🔥: rtdetr-r18-latefusion-GAFM.yaml
六、正常运行
二、GAFM 门控自适应融合模块介绍
摘要：基于深度学习的图像篡改定位（IML）方法近年来取得了显著进展，但通常依赖于大规模的像素级标注数据集。为了应对高质量标注数据集获取的挑战，近年来一些弱监督方法利用图像级标签来分割篡改区域。然而，由于监督信号不足，性能仍然有限。在本研究中，我们探索了一种提高标注效率和检测性能的弱监督形式——涂鸦标注监督。我们使用涂鸦标签重新标注了主流的IML数据集，并提出了首个基于涂鸦的IML（Sc-IML）数据集。此外，我们提出了首个基于涂鸦的弱监督IML框架。具体来说，我们采用自监督训练和结构一致性损失，鼓励模型在多尺度和增强输入下生成一致的预测。此外，我们提出了一个先验感知特征调制模块（PFMM），它自适应地整合来自篡改区域和真实区域的先验信息，以动态调整特征，进一步增强特征的可分辨性和在复杂场景中的预测一致性。我们还提出了一个门控自适应融合模块（GAFM），它利用门控机制在特征融合过程中调节信息流，指导模