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。
🔥欢迎订阅我的专栏、带你学习使用最新-最前沿-独家DEIM创新改进！🔥
🔥DEIM创新改进目录：全新DEIM有效涨点改进目录 | 包含各种最新顶会顶刊：卷积模块、注意力模块、特征融合模块、有效特征聚合提取模块，上采样模块、下采样模块，二次创新模块、独家创新，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DEIM创新改进专栏地址：全网独家DEIM创新改进高效涨点+永久更新中（至少500+创新改进🗡剑指小论文、大论文）+小白也能简单高效跑实验+容易发各种级别小论文
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
