# 前言# 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，根据邻域像素与中心像素的距离自适应调整权重，打破传统卷积等权处理的局限。它在不增加可训练参数的…

一、本文介绍 🔥本文给大家介绍使用 FMoM（频率调制模块）改进 YOLO26网络模型，可显著提升其在复杂退化场景下的检测稳健性与泛化能力。该模块通过在特征图的频率域中实现高低频信息的双向交互（H-L 与 L-H 路径），利用高频特征增强目标边缘与纹理细节，同时以低频结构约束…

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本文目录 1.🔥论文介绍： 2.🔥论文创新点： 3.🔥方法描述： 4.🔥MUB 即插即用模块作用： MUB模块作用： MUB模块实现： 5.🔥适用任务场景&#x…

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# 前言# 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。MultiOrderGatedAggregation模块通过多阶深度卷积、门控操作和特征分解，能在不同交互尺度学习信息、动态…

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