一、本文介绍🔥本文引入DPCF细节保持上下文融合模块，提升RT-DETR多模态融合目标检测中的多尺度特征融合能力，在解码阶段对上采样语义特征与跳跃连接细节特征进行动态调节与融合。该模块能够根据特征内容自适应平衡局部纹理细节与全局语义信息，避免传统固定融合方式造成的小目标特征弱化、边界模糊及背景干扰。相比简单拼接或加权融合，DPCF可在保留高分辨率空间细节的同时增强上下文理解能力，提高目标结构完整性和判别性，并以较低计算开销提升RT-DETR在小目标、低信噪比及复杂背景场景下的定位精度、检测鲁棒性和融合效率。🔥欢迎订阅我的专栏、带你学习使用最新-最前沿-独家RT-DETR多模态创新改进！🔥🔥RT-DETR多模态改进专栏目录：《独家RT-DETR多模态改进专栏目录 》全网独家创新，多模态融合改进教程，包含早期融合、中期融合、后期融合、损失函数改进、二次创新模块、独家创新等几百种创新点改进，答疑群提供完整项目，永久更新中🔥RT-DETR多模态创新订阅地址：RT-DETR多模态创新改进专栏—轻松跑实验、多模态项目较容易冲顶会顶刊，永久更新中本文目录一、本文介绍二、DPCF上下文融合模块介绍2.1 网络结构图2.2DPCF模块的作用2.3 DPCF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🚀 中期融合创新改进🔥: rtdetr-r18-midfusion-DPCF.yaml🚀 中后期融合创新改进🔥: rtdetr-r18-mid-to-late-DPCF.yaml🚀 后期融合创新改进🔥: rtdetr-r18-latefusion-DPCF.yaml六、正常运行二、DPCF上下文融合模块介绍​摘要：在复杂背景下进行红外小目标检测（IRSTD）极具挑战性，因为这类目标通常具有 低信噪比，且缺乏明显的纹理与形状特征。受人类视觉系统的层级结构和选择性注意机制启发，本文提出了一种名为 SAMamba 的方法，即一种具备层级感知能力的 状态空间注意力增强模型，用于红外小目标检测。具体而言，我们设计了一个 层级感知特征提取器（HPFE），用于提取局部细粒度特征与全局语义信息；同时，引入了一个轻量级的 状态空间序列建模模块（SSSM），以建模长距离依赖与全局上下文。此外，在解码器阶段，我们还提出了一个 细节保持的上下文融合模块（DPCF），以更好地在融合语义信息的同时保留图像细节。在五个公开数据集上的大量实验表明，SAMamba 在保持高推理速度的同时，实现了当前最优的检测性能。2.1 网络结构图