张小明
前端开发工程师
🔥本文给大家介绍使用 FSConv 频率–空间卷积模块改进YOLOv13 网络模型，能够显著增强网络对红外图像、小目标和复杂背景的感知能力。该模块通过小波分解提取高频和低频特征，分别建模细节纹理与全局结构，并利用轻量化卷积高效融合，从而提升特征表达质量。与标准卷积相比，FSConv 更能突出目标与背景之间的差异，在不显著增加计算量的前提下提升检测精度，特别适用于低对比度、目标微弱或多尺度目标检测场景。同时，FSConv 结构灵活、易于集成，可作为即插即用模块嵌入 YOLOv13 的主干或颈部网络，实现性能增强而无需改动整体架构，具备良好的兼容性和部署优势。
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YOLOv13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。
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