💡💡💡本文独家改进：DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能，完美和YOLO26结合，助力涨点 DCNv4优势：(1) 去除空间聚合中的softmax归一化，以增强其动态性和表达能力；(2) 优化存储器访问以最小化冗余操作以加速。这些改进显著加快了收敛速度，并大幅提高了处理速度，DCN…

💡💡💡本文独家改进：引入了一种新颖的多尺度特征融合iAFF 💡💡💡在YOLO26中如何使用：iAFF加入Neck替代Concat； 《YOLO26魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新： 链接： YOLO26魔术师 【原创自研模块】【多组合点优

💡💡💡本文独家改进：多膨胀通道精炼（MDCR）模块，解决目标的大小微小以及红外图像中通常具有复杂的背景的问题点 💡💡💡红外小目标实现暴力涨点，只有几个像素的小目标识别率大幅度提升 💡💡💡本文改进：分别加入到YOLO26的backbone、neck、detect，助力涨…

根据一项涉及数千名员工的调查显示，超过四分之一（27%）的英国员工担心他们的工作可能在未来五年内因人工智能而消失。国际招聘公司任仕达发布的年度全球工作报告显示，三分之二（66%）的英国雇主表示在过去12个…

💡💡💡本文独家改进：维度感知选择性集成模块DASI，解决目标的大小微小以及红外图像中通常具有复杂的背景的问题点 💡💡💡红外小目标实现暴力涨点，只有几个像素的小目标识别率大幅度提升 💡💡💡本文改进：分别加入到YOLO26的backbone、neck、detect，助力涨…

💡💡💡本文内容：引入多头检测器助力YOLO26，添加一个微小物体的检测头暴力提升小目标检测性能 - [[16, 19, 22], 1, Detect, [nc]] # Detect(P3, P4, P5) 修改为： - [[19, 22, 25 ,28], 1, Detect, [nc]] # Detect(P2, P3, P4, P5) 《YOLO26魔术师专栏》将从以下…

💡💡💡本文解决什么问题：新的partial convolution（PConv），通过同时减少冗余计算和内存访问可以更有效地提取空间特征。 PConv和C3k2 结合 | 轻量化的同时在数据集并有小幅涨点； 💡💡💡小目标数据集，涨点近两个点，强烈推荐 改进结构图1： 改进结构图2…

💡💡💡本文内容：将不同改进的训练结果可视化到同个图表显示，便于对比。 《YOLO26魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新： 链接： YOLO26魔术师 【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失&IOU优化<