一、本文介绍
🔥本文给大家介绍在 DEIM 模型中引入SEFN（空间增强前馈网络）模块，可显著提升模型的空间感知与特征融合能力。该模块通过提取特征图的空间信息并利用门控机制对主特征进行自适应调制，使网络能够同时关注全局语义与局部细节，从而在复杂场景下更准确地识别目标边界与细微纹理。相比传统卷积结构，SEFN能有效弥补 DEIM 对空间关系建模的不足，增强对小目标、遮挡目标和密集场景的检测性能，同时保持较低的计算开销与良好的实时性，最终实现检测精度、鲁棒性与效率的综合提升。
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本文目录
一、本文介绍
二、SEFN模块介绍
2.1 SEFN模块网络结构图
2.2 SEFN模块的作用：
