一、本文介绍
⭐DEIM 作为CVPR2025最新的目标检测SOTA模型，凭借高效的特征提取与多尺度检测能力，在通用目标检测任务中表现优异，但面对小目标、低对比度目标（如红外小目标、远距离小物体）检测时，仍存在 “大感受野与细粒度特征保留矛盾”“空洞卷积伪影干扰” 等问题。将 HLKConv（分层大核卷积）引入 DEIM模型，可针对性弥补这些短板，同时强化模型在特定场景下的性能与效率。
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本文目录
一、本文介绍
二、HLKConv分层大核卷积介绍
2.0 HLKConv的网络结构图
2.1 HLKConv模块的作用
2.2 HLKConv的原理
2.3 HLKConv的优势
三、完整核心代码
四、手把手教你添加DEIM创新改进模块和配置改进点步骤
五、创建deim不同版本含多种创新改进yml文件
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与思维树(ToT)应用)