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商务网站建设教学视频,网页设计作业心得,3d建模一般学多久,网站建设怎么找客源一、本文介绍 🔥本文给大家介绍使用STFFM（时空特征融合模块） 改进YOLOv13网络模型，可在特征提取阶段实现空间外观信息与时间序列信息的早期融合，使模型由单纯的空间建模扩展为时空联合建模。STFFM 通过注意力机制引导网络在关键空间位置和有效特征通道上自适应地融合空间…一、本文介绍🔥本文给大家介绍使用STFFM（时空特征融合模块） 改进YOLOv13网络模型，可在特征提取阶段实现空间外观信息与时间序列信息的早期融合，使模型由单纯的空间建模扩展为时空联合建模。STFFM 通过注意力机制引导网络在关键空间位置和有效特征通道上自适应地融合空间与时间特征，并利用残差结构将融合信息反馈至各特征分支，在增强目标表达能力的同时保持原有网络结构的稳定性。该改进能够有效提升 YOLOv13 在复杂背景、动态场景以及小目标检测任务中的鲁棒性和判别能力，在计算开销可控的前提下显著降低虚警和漏检，增强模型在视频流和多帧场景下的实用性。🔥欢迎订阅我的专栏、带你学习使用最新-最前沿-独家YOLOv13创新改进！🔥专栏改进目录：YOLOv13改进包含各种卷积、主干网络、各种注意力机制、检测头、损失函数、Neck改进、小目标检测、二次创新模块、HyperACE二次创新、独家创新等几百种创新点改进。全新YOLOv13创新改进专栏链接：全新YOLOv13创新改进高效涨点+永久更新中（至少500+改进）+高效跑实验发论文本文目录一、本文介绍二、STFFM模块介绍GST-Net网络结构图：2.1 STFFM模块结构图2.2 STFFM 模块的作用：2.3 STFFM 模块的原理2.3 STFFM 模块的优势三、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文件五、创建涨点yaml配置文件🚀创新改进1: yolov13n_STFFM.yaml🚀创新改进2: yolov13n_STFFM-2.yaml六、正常运行二、STFFM模块介绍​摘要：在复杂地面场景下，红外小目标检测仍然面临诸多挑战。当目标被背景淹没时，多帧方法可以通过利用时间维度上的运动信息来缓解这一问题。然而，现有的多帧方法在时间运动信息提取以及时空信息融合方面仍存在不足，从而限制了其检测性能。本文提出了一种全局时空红外小目标检测框架。该检测框架由两部分组成：一是相对运动模式提取模块（RMPE），用于计算小目标的相对运动图（RMM）；二是全局时空特征融合网络（GST-Net），该