# 前言 本文介绍了线性可变形卷积（LDConv）在YOLO26中的结合应用。标准卷积存在局部窗口和固定采样形状……

# 前言 本文介绍了MogaNet中的通道聚合前馈网络（ChannelAggregationFFN）模块在YOLO26中的结合应用。Ch……

# 前言 本文介绍了MogaNet中的多阶门控聚合（MultiOrderGatedAggregation）模块在YOLO26中的结合应用。M……

# 前言 本文介绍了加权卷积wConv及其在YOLO26中的结合。加权卷积是一种新型卷积机制，通过引入密度函数……

 前言 本文介绍了一种名为SPD-Conv的新型CNN构建块及其在YOLO26中的结合。传统CNN在处理低分辨率图像或……

 前言 本文介绍了感受野注意力卷积（RFAConv）及其在 YOLO26中的结合。空间注意力虽广泛应用但有局限，R……

 前言 本文提出部分注意力卷积（PATConv）机制，并将其集成到YOLO26中。传统神经网络中，卷积计算密集，……

 前言 本文介绍了全方位动态卷积（ODConv）及其在YOLO26中的结合。现有动态卷积工作仅赋予卷积核一个维……

 前言 本文介绍了ParameterNet及其核心的动态卷积技术在YOLO26中的结合。动态卷积是一种卷积变体，通过……

 前言 本文介绍了可改变核卷积（AKConv）及其在YOLO26中的结合。传统卷积存在卷积窗口和核尺寸固定的缺……