【RT-DETR多模态创新改进】CVPR 2025 | 独家特征融合创新改进篇 | 引入RLAB残差线性注意力模块，有效融合并强调多尺度特征，多种改进点，适合红外与可见光融合目标检测任务，有效涨点

一、本文介绍🔥本文在RT-DETR多模态融合目标检测中引入RLAB残差线性注意力模块，可在不同模态特征交互阶段进行多次残差细化，使可见光、红外等特征在尺度、语义和空间位置上更好对齐；随后将细化特征与解码器输出拼接并生成Q、K、V，通过线性注意力自适应强化关键通道、目标区域及局部—全局上下文信息，最后采用残差方式完成稳定融合。该模块能够减少模态差异和背景干扰，缓解有效信息在编码器—解码器传递过程中的损失，在较低计算开销下提升小目标、遮挡目标及复杂环境中的检测精度、鲁棒性和收敛稳定性。🔥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、RLAB残差线性注意力模块介绍RLAB网络结构图：RLAB残差线性注意力模块：三、RLAB核心代码四、手把手教你添加模块和修改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文件🚀 中期融合创新改进🔥: rtdetr-r18-midfusion-RLAB.yaml