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 一、本文介绍

🔥本文给大家介绍使用 PFMM 先验知识感知特征调制模块改进RT-DETR多模态网络模型，可以显著提升模型的特征区分能力和定位精度，尤其在复杂场景和弱监督环境下表现更加优越。PFMM通过引入操作区域和真实区域的先验知识，有效增强了模型的鲁棒性，减少了涂鸦注释带来的不一致性，并且提升了多尺度目标的检测性能。它帮助RT-DETR在面对复杂背景、遮挡或相似物体时，提供更准确、稳定的检测结果，增强了模型在未知和复杂场景下的泛化能力。

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本文目录

 一、本文介绍

二、PFMM先验知识感知特征调制模块介绍

详细网络结构图：

2.1 PFMM先验知识感知特征调制模块结构图

2.2 PFMM模块作用：

2.3 PFMM模块原理

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-PFMM.yaml

🚀 中后期融合创新改进🔥:  rtdetr-r18-mid-to-late-PFMM.yaml

🚀 后期融合创新改进🔥:  rtdetr-r18-latefusion-PFMM.yaml

六、正常运行

二、PFMM先验知识感知特征调制模块介绍

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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，指导模型强调潜在的篡改区域。最后，我们提出了一种基于置信度的熵最小化损失（LCEM），该损失根据模型的不确定性动