本文分類：news發(fā)布日期：2026/2/23 7:53:28
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YOLO26改進 - 卷積Conv 加權(quán)卷積wConv2D：無損替換標準卷積，增強空間建模與特征提取質(zhì)量 arXiv 2025
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本文介紹了加權(quán)卷積wConv及其在YOLO26中的結(jié)合。加權(quán)卷積是一種新型卷積機制，通過引入密度函數(shù)，根據(jù)鄰域像素與中心像素的距離自適應(yīng)調(diào)整權(quán)重，打破傳統(tǒng)卷積等權(quán)處理的局限。它在不增加可訓練參數(shù)的…
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YOLO26漲點改進 | 獨家創(chuàng)新、Neck特征融合改進篇 | ICLR 2025 | 引入FMoM頻率調(diào)制融合模塊，實現(xiàn)空間與頻率的協(xié)同特征增強，助力多模態(tài)融合、小目標檢測、遙感目標檢測有效漲點
一、本文介紹
??本文給大家介紹使用 FMoM（頻率調(diào)制模塊）改進 YOLO26網(wǎng)絡(luò)模型，可顯著提升其在復雜退化場景下的檢測穩(wěn)健性與泛化能力。該模塊通過在特征圖的頻率域中實現(xiàn)高低頻信息的雙向交互（H-L 與 L-H 路徑），利用高頻特征增強目標邊緣與紋理細節(jié)，同時以低頻結(jié)構(gòu)約束…
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本文目錄
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MUB模塊實現(xiàn)：
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2026/2/21 11:25:03
YOLO26改進 - 卷積Conv 注入多階門控聚合機制：Multi-Order Gated Aggregation 突破表示瓶頸，增強復雜場景目標感知能力
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