一、本文介绍
🔥本文给大家介绍使用 Hint 先验特征提示 思想引入 YOLOv11 目标检测框架，可以在检测前端为网络提供显式的先验提示信息，使模型在特征提取初期就重点关注潜在目标区域，从而缓解小目标在 Backbone 早期下采样过程中易被淹没和丢失的问题。Hint 基于局部对比与响应差异构建提示特征，不依赖深层语义，能够有效放大小目标在浅层特征中的可感知性，同时抑制高响应但无判别意义的复杂背景干扰。这种前端引导机制不仅改善了 YOLOv11 中正负样本分布不平衡和小目标召回率偏低的问题，还与其多尺度检测结构形成互补，在几乎不增加计算开销的前提下提升小目标检测精度、降低误检率，并增强模型在复杂场景和跨域应用中的鲁棒性。
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本文目录
一、本文介绍
二、Hint 先验特征提示模块介绍
HintU 详细网络结构图：
2.1 Hint 先验特征提示模块结构图
2.2 Hint 先验特征提示模块作用和原理：
1. 在网络推理前提供显式的先验引导
2. 防止红外小目标在早期下采样中丢失
3. 将网络关注范围从全图背景收缩到潜在目标区域
2.3 Hint 先验特征提示模块原理
1. 基于红外小目标的局部响应特性
2. 利用简单的局部统计操作构建提示线索
3. 将不同类型的局部提示信息进行融合
4. 通过浅层映射与原始图像对齐
5. 从输入层开始影响整个特征流
2.4 Hint 先验特征提示模块优势
1. 针对红外小目标任务高度匹配
2. 比传统注意力机制更早介入、更轻量
3. 显著降低误警率
三、完整核心代码
四、手把手教你配置模块和修改task.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task.py文件
