一、本文介绍⭐本文介绍使用 LLSKM模块改进RT-DETR目标检测模型，能够显著提升小目标检测能力，尤其是在低对比度和复杂背景下。通过学习局部显著性内核，LLSKM增强了对目标边缘和点状特征的提取，改善了在多尺度场景中的表现。扩张卷积的引入进一步提高了多尺度目标的检测精度，同时保持了计算效率。此外，LLSKM通过可学习的内核动态调整检测特征，提升了网络的灵活性和可解释性，适应了不同任务和环境的需求，从而增强了RT-DETR在实际应用中的鲁棒性和准确性。🔥欢迎订阅我的专栏、带你学习使用最新-最前沿-独家RT-DETR创新改进！🔥🔥RT-DETR创新改进目录：全新RT-DETR 有效涨点改进目录 | 包含各种卷积、主干改进、各种注意力机制、Neck特征融合改进、损失函数、AIFI创新改进、独家创新、小目标检测、特殊场景检测等最全大论文及小论文必备创新改进点🔥全新RT-DETR创新改进专栏地址：最全RT-DETR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、LLSKM模块介绍2.1 LLSKM模块的网络结构图2.2 LLSKM模块的原理2.3LLSKM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tasks.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ultralytics\nn\tasks.py文件五、创建涨点yaml配置文件🚀 创新改进1🔥: rtdetr-l-LLSKM.yaml🚀 创新改进2🔥: rtdetr-l-LLSKMC3.yaml🚀 创新改进3🔥: rtdetr-l-HGBlock_LLSKM.yaml🚀 创新改进4🔥: rtdetr-l-ResNetLayer_LLSKM.yaml🚀 创新改进5🔥: rtdetr-r18-LLSKMC3.yaml🚀 创新改进6🔥: rtdetr-r18-BasicBlock_LLSKM.yaml🚀 创新改进7🔥: rtdetr-r50-LLSKMC3.yaml🚀 创新改进8🔥: rtdetr-r50-BottleNeck_LLSKM.yaml六、正常运行二、LLSKM模块介绍摘要：红外小目标检测（ISTD）由于其卓越的全天候性能，在民用和军事领域拥有广泛应用。神经网络的创新催生了能够通过大规模数据集实现更高精度的深度ISTD模型。然而，这些通用网络往往无法感知小目标的灵敏度，并采用复杂结构来保留潜在的目标特征，却忽略了特定领域的洞察力，而且可解释性较差。我们的工作旨在通过重新审视ISTD固有的显著性原理，开发可学习的局部显著性核网络（L2SKNet）来纠正这一问题。这一方法实现了可学习的局部显著性核模块（LLSKM），其体现了“中心减去邻居”的概念，引导网络捕捉显著性特征（点或边缘）。我们通过引入策略性膨胀并构建层次结构来增强LLSKM，这提升了其捕获多尺度红外特征的能力，同时避免参数膨胀。为了追求效率，我们还将LLSKM精炼为更紧凑的形式，将其分解为两个正交的