必读指南 📖 | YOLO26改进专栏简介

📌 1. 模型改进无思路？200+实战方法直接落地

针对YOLO模型改进痛点，本专栏整理200+实战验证方法，覆盖卷积层、注意力机制等核心模块。 每种方法含原理、性能分析、改进路径及实操流程，代码可直接运行，快速提升模型效果，性价比超高。

🚀 2. 优质模块难匹配？顶会算法 + YOLO26专属适配

改进方法源自CVPR等顶会前沿算法，结合YOLO26二次创新。 模块高创新、高适配，可直接用于检测、分割等多视觉任务，满足科研与项目双重需求。

🔗 3. 全版本兼容？一次学习

多端复用

方案完美适配YOLO26全任务，因架构同源，可无缝迁移至 YOLOv8/v10/v11 。 一次学习 多版通用，大幅降低学习与时间成本。

💎 4. 持续更新保障？早订早享终身权益

专栏每周更新 3-5 篇实战案例，97 分全网领跑。 紧跟 2025 最新动态，内容增值即涨价，早订更划算。 一次订阅终身可用，私信留言需求可优先更新。

YOLO26的模型结构

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YOLO26改进目录一览（持续更新中ing📃）

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✨基础知识 ✨

YOLO26 正式发布源代码！极致速度优化方案， 面向工业级落地的目标检测模型！

🚁注意力机制 🚁

• YOLO26改进 - 注意力机制 | 二阶通道注意力SOCA 通过协方差建模与自适应重缩放实现判别性特征增强
• YOLO26改进 - 注意力机制 | SCSA注意力通过双重注意力机制增强局部-全局特征交互
• YOLO26改进 - 注意力机制 | 轴向注意力Axial Attention（Axial Attention）优化高分辨率特征提取
• YOLO26改进 - 注意力机制 | HaloNet 局部自注意力 (Local Self-Attention) 以分块交互策略实现高效全局上下文建模
• YOLO26改进 - 注意力机制 | 空间增强注意力SEAM（Spatially Enhanced Attention Module）提升遮挡场景检测鲁棒性
• YOLO26改进 - 注意力机制 | ACmix自注意力与卷积混合模型：轻量级设计融合双机制优势，实现高效特征提取与推理加速
• YOLO26改进 - 注意力机制 | CAFM (Convolutional Block Attention Module) 卷积块注意力模块：轻量级设计优化特征提取流程，提升小目标感知
• YOLO26改进 - 注意力机制 | DCAFE双坐标注意力：并行坐标注意力 + 双池化融合
• YOLO26改进 - 注意力机制 MCAttn 蒙特卡洛注意力：全局上下文与局部细节协同建模，破解微小目标特征表达难题
• YOLO26改进 - 注意力机制 | DiffAttention差分注意力：轻量级差分计算实现高效特征降噪，提升模型抗干扰能力 | TMLR 2025
• YOLO26改进 - 注意力机制 | Mask Attention掩码注意力，可学习掩码矩阵破解低分辨率特征提取难题 | 2025 预印
• YOLO26改进 - 注意力机制 | IIA信息整合注意力（Information Integration Attention ）：精准保留空间位置信息，平衡精度与计算成本 | TGRS2025
• YOLO26改进 - 注意力机制 | LRSA局部区域自注意力( Local-Region Self-Attention）: 轻量级局部上下文建模弥补长程依赖细节不足 | CVPR2025

✅ 特征融合 ✅

1. YOLO26改进 - 特征融合 | 重参数化CSPELAN模块（Reparameterized CSPELAN Module）通过结构重参数化实现高效特征提取
2. YOLO26改进 - 特征融合 | 融合Hyper-YOLO混合聚合网络MANet（Mixed Aggregation Network）通过多路径设计实现高效特征学习与模型适应性提升
3. YOLO26改进 - 特征融合 | EFC增强层间特征相关性，通过多尺度特征交互减少冗余信息丢失即插即用

🚀Mamba 系列🚀

🚀Conv 🚀

1. YOLO26改进 - 卷积Conv | AKConv可变核卷积：任意参数与采样形状赋能特征提取，提升检测精度
2. YOLO26改进 - 卷积Conv | DynamicConv动态卷积赋能YOLO，实现高效参数利用
3. YOLO26改进 - 卷积Conv | ODConv全维度动态卷积：四维注意力机制赋能特征提取，增强多尺度感知
4. YOLO26改进 - 卷积Conv | SAConv可切换空洞卷积：自适应融合多尺度特征，优化小目标与遮挡目标感知
5. YOLO26改进 - 卷积Conv | DualConv( Dual Convolutional)：用于轻量级深度神经网络的双卷积核
6. YOLO26改进 - 卷积Conv | SPConv：基于分割的卷积巧解特征冗余，实现高效特征提取
7. YOLO26改进 - 卷积Conv | SCConv空间和通道重建卷积：轻量化设计助力复杂场景与小目标检测
8. YOLO26改进 - 卷积Conv | SPD-Conv空间深度转换卷积优化空间信息编码，攻克小目标检测难题
9. YOLO26改进 - 卷积Conv | RFAConv：感受野注意力卷积动态调整感受野，提升小目标检出精度
10. YOLO26改进 - 卷积Conv | 即插即用轻量化突破：OREPA在线卷积重参数化，通过动态结构演化实现高效特征提取与自适应优化
11. YOLO26改进 - 卷积Conv | 增强感受野与多尺度特征捕获：引入RFB感受野块（Receptive Field Block）多分支卷积结构
12. YOLO26改进 - 卷积Conv | 融合Diverse Branch Block (DBB) 多样分支块的多尺度卷积路径，丰富特征空间实现即插即用性能增益
13. YOLO26改进 - 卷积Conv | RefConv重新参数化重聚焦卷积：突破传统卷积瓶颈，有效减少通道冗余
14. YOLO26改进 - 卷积Conv | 引入线性可变形卷积LDConv（Linear Deformable Convolution）增强不规则目标特征捕获能力
15. YOLO26改进 - 卷积Conv | 注入多阶门控聚合机制：Multi-Order Gated Aggregation 突破表示瓶颈，增强复杂场景目标感知能力
16. YOLO26改进 - 卷积Conv | 融合MogaNet中的ChannelAggregationFFN（通道聚合前馈网络），优化通道维度的特征
17. YOLO26改进 - 卷积Conv | 融合多阶门控聚合网络MogaNet与 CA block，提升复杂场景与小目标检测鲁棒性
18. YOLO26改进 - 卷积Conv | LAE: 轻量级自适应提取卷积，从多尺度特征图中获得更多的上下文信息和高分辨率细节
19. YOLO26改进 - 卷积Conv | PConv(Pinwheel-shaped Conv): 风车状卷积用于红外小目标检测 | AAAI 2025
20. YOLO26改进 - 卷积Conv | GCNet之金箍棒块GCBlock ： 重参数化捕获全局依赖 | CVPR 2025
21. YOLO26改进 - 卷积Conv | 加权卷积wConv2D：无损替换标准卷积，增强空间建模与特征提取质量 | arXiv 2025
22. YOLO26改进 - 卷积Conv | MKDC 多核深度卷积块：多分支架构协同捕获局部细节与全局语义，提升特征判别力 | ICCV 2025
23. YOLO26改进 - 卷积Conv | PATConv（Partial Attention Convolution）部分注意力卷积，在减少计算量的同时融合卷积与注意力的优势 | AAAI 2026

⛵C3k2融合⛵

1. YOLO26改进 - C3k2 | C3k2融合SFS-Conv空间 - 频率选择卷积，在单卷积层中提取空间和频率维度特征，降低通道冗余
2. YOLO26改进 - C3k2 | C3k2融合FDConv频率动态卷积：空间-频域协同调制增强细节捕获，提升小目标与边界模糊目标检出 | CVPR 2025
3. YOLO26改进 - C3k2 | C3k2 融合 ARConv 自适应矩形卷积：动态调整卷积核形状与采样点 | CVPR 2025
4. YOLO26改进 - C3k2 | C3k2 融合 LSConv (Large-Small Conv）:融合大核感知与小核聚合，提升小目标特征判别力 | CVPR 2025
5. YOLO26改进 - C3k2 | C3k2融合 EVA Block高效视觉注意力块：融合多尺度特征自适应融合与通道级特征精炼 | ICIP 2025
6. YOLO26改进 - C3k2 | C3k2融Decoder Block解码器块 ，去模糊和提升图像清晰度 | CVPR 2025
7. YOLO26改进 - C3k2 26| C3k2融合Mona多认知视觉适配器(CVPR 2025)：打破全参数微调的性能枷锁：即插即用的提点神器
8. YOLO26改进 - C3k2 | C3k2融合HMHA分层多头注意力机制：优化模型在复杂场景下的目标感知能力 | CVPR 2025
9. YOLO26改进 - C3k2 | C3k2融合CBSA 收缩 - 广播自注意力:轻量级设计实现高效特征压缩，优化处理效率 | NeurIPS 2025
10. YOLO26改进 - C3k2 | C3k2融合 IIA信息整合注意力（Information Integration Attention ）平衡精度与计算成本 | TGRS2025
11. YOLO26改进 - C3k2 | C3k2融合LWGA轻量分组注意力（Light-Weight Grouped Attention）：四路径并行架构破解通道冗余难题 | AAAI 2026

🚤 C2PSA🚤

1. YOLO26改进 - C2PSA | C2PSA融合MSLA多尺度线性注意力：并行多分支架构融合上下文语义，提升特征判别力 | Arxiv2025
2. YOLO26改进 - C2PSA | C2PSA融合DML动态混合层（Dynamic Mixing Layer）轻量级设计优化局部细节捕获与通道适应性，提升超分辨率重建质量
3. YOLO26改进 - C2PSA | C2PSA融合EDFFN高效判别频域前馈网络(CVPR 2025)：频域筛选机制增强细节感知，优化复杂场景目标检测
4. YOLO26改进 - C2PSA | C2PSA融合Mona多认知视觉适配器：打破全参数微调的性能枷锁：即插即用的提点神器 | CVPR 2025
5. YOLO26改进 - C2PSA | C2PSA融合CPIASA跨范式交互与对齐自注意力机制 : 交互对齐机制，提升小目标与遮挡目标判别力 | ACM MM2025
6. YOLO26改进 - C2PSA | C2PSA融合DiffAttention差分注意力：轻量级差分计算实现高效特征降噪，提升模型抗干扰能力
7. YOLO26改进 - C2PSA | C2PSA融合Mask Attention掩码注意力，可学习掩码矩阵破解低分辨率特征提取难题 | 2025 预印
8. YOLO26改进 - C2PSA | C2PSA融合TSSA(Token Statistics Self-Attention)令牌统计自注意力，优化遮挡目标感知

🧨SPPF改进 🧨

1. YOLO26改进 - SPPF模块 | SPPELAN 空间金字塔池化与增强局部注意力：替代SPPF增强多尺度上下文捕获，提升检测精度
2. YOLO26改进 - SPPF模块 | 替代SPPF, Mona多认知视觉适配器：打破全参数微调的性能枷锁：即插即用的提点神器 | CVPR 2025
3. YOLO26改进 - SPPF模块 | 发论文神器！LSKA注意力改进SPPF,增强多尺度特征提取能力，高效涨点！！！
4. YOLO26改进 - SPPF模块 | 替代SPPF，FFocal Modulation焦点调制：即插即用轻量设计优化全局语义捕获
5. YOLO26改进 - SPPF模块 | AIFI基于注意力的尺度内特征交互：替代SPPF构建高效混合编码器，提升模型综合效能

🛩️即插即用模块 🛩️

🪂主干改进 🪂

🚀 采样 🚀

1. YOLO26改进 - 采样 | 小目标分割救星：HWD 降采样少丢细节提精度
2. YOLO26改进 - 采样 | mAP 升 2%-7%：DRFD&SRFD 分阶下采样，强化特征稳健性
3. YOLO26改进 - 采样 | ICCV 顶会技术：WaveletPool 小波池化强化采样，保留小目标细节
4. YOLO26改进 - 下采样 | 轻量化突破：ADown 下采样让 YOLO26 参量减、精度升
5. YOLO26改进 -下采样 | 特征融合 NECK 优化，CARAFE 轻量算子让 YOLO26 细节检测飙升
6. YOLO26改进-上采样 | EUCB高效上卷积块，实现特征图尺度匹配和高效上采样

✈️ 检测头 ✈️