昨天在产线调试时遇到个头疼的问题：产检摄像头拍到的微小焊点缺陷，RT-DETR死活检不出来。明明人眼都能看到的亮点，模型输出就是一片空白。把预测框阈值调到0.3都没用——不是漏检，是压根没特征。这让我重新审视RT-DETR在处理小目标时的局限性：当目标像素不到20×20，经过多层下采样后，到Transformer编码器时可能就剩几个像素点了。问题出在哪RT-DETR的骨干网络设计对计算效率很友好，但代价是早期就进行了大幅降采样。比如输入640×640的图像，经过骨干网络后特征图可能已经降到20×20甚至更小。对于小目标来说，这意味着：空间信息严重丢失特征点太少，难以形成有区分度的特征向量位置信息模糊，解码器难以准确定位传统的FPN（特征金字塔）在RT-DETR中效果有限，因为Transformer本身是全局注意力机制，局部细节容易被“平均”掉。我们的改进方案这次我们不动骨干网络结构，而是在特征进入编码器之前做文章。核心思路是：保留高分辨率细节，同时让不同尺度的特征更好地对话。classHighResolutionFusion(nn