YOLO26涨点改进| TCSVT 2026|独家创新、特征融合改进篇| 引入CLAE跨层关联增强模块，通过跨层相关性建模和注意力增强机制，助力目标检测，遥感目标检测、多模态融合目标检测有效涨点

一、本文介绍

🔥本文给大家介绍使用 CLAE跨层关联增强模块 改进YOLO26网络模型，主要作用是在Neck或多尺度特征融合阶段建立不同层级特征之间的关联，强化浅层边缘、纹理、位置信息与深层语义、全局上下文信息的协同表达，从而缓解YOLO特征金字塔中常见的语义错位和尺度信息割裂问题；相比简单的拼接、相加或上采样融合，CLAE能够通过跨层相关性建模和注意力增强机制，自适应突出对目标检测更关键的区域，抑制冗余背景和无效特征，使YOLO26在小目标、遮挡目标、密集目标、低对比度目标以及复杂背景场景下获得更稳定的特征表达，提升目标定位精度、边界回归质量和检测鲁棒性，同时为后续检测头提供更统一、更有判别力的多尺度融合特征。

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本文目录

一、本文介绍

二、CLAE跨层关联增强模块介绍

2.1 CLAE跨层关联增强模块结构图

2.2 CLAE模块的作用：

2.3 CLAE模块的原理

2.4 CLAE模块的优势

三、完整核心代码

四、手把手教你配置模块和修改tasks.py文件

1.首先在ultralytics/nn/newsAddmodules创建一个.py文件

2.在ultralytics/nn/newsAddmodules/__init__.py中引用

3.修改tasks.py文件

五、创建涨点yaml配置文件

🚀 创新改进1🔥: yolo26_CLAE.yaml

🚀 创新改进2🔥: yolo26_CLAE-2.yaml

🚀 创新改进3🔥: yolo26_CLAE-3.yaml

六、正常运行

二、CLAE跨层关联增强模块介绍

摘要：尽管在伪装物体检测（COD）领域已取得显著进展，但该技术在复杂真实场景中仍面临诸多挑战。现有方法主要针对可见图像设计，在检测高度伪装或部分遮挡的物体时存在局限性。整合可见图像与红外图像等多种互补信息源，是提升COD性能的有效途径。然而，该领域的研究受限于缺乏全面且高质量的基准数据集。为解决这一问题，我们构建了可见-红外人工伪装（VIAC）数据集，并基于此数据集提出了一种新型可见-红外伪装物体检测（VICOD）框架——置信度引导融合与修复网络（CGFINet）。该网络采用跨模态协同融合模块（CMCF）实现可见与红外信息的自适应整合；同时通过置信度驱动修复模块（CDIM）利用高置信度像素信息来优化低置信度区域的分割边界。为聚焦低置信度区域，我们将像素级不确定性作为动态权重因子纳入损失函数，促使模型优先处理高不确定性区域。在 VIAC 数据集上的大量实验表明，我们的方法实现了业界领先性能，超越了现有的COD及可见-红外SOD方法。