YOLO26涨点改进| Arxiv 2026 | 独家频域创新改进篇 | 引入PRM相位校正模块，通过从频率域增强目标表征，助力红外小目标检测、遥感目标检测、图像分割任务高效涨点

 一、本文介绍

🔥本文给大家介绍使用PRM相位校正模块改进YOLO26网络模型，在特征提取阶段从频率域增强目标表征，改善模型在复杂背景、弱小目标、低对比度目标和跨场景检测中的鲁棒性。PRM 通过 FFT 将 YOLO26 的中间特征分解为幅度谱和相位谱，其中幅度谱用于提取目标显著性能量信息，相位谱用于建模和校正不同场景、不同成像条件下的结构差异；再通过 IFFT 生成目标感知引导图，对原始特征进行残差增强。其优势在于能够减少模型对单一数据域背景纹理、噪声和成像风格的过拟合，提升目标与背景的可分性，降低小目标漏检和复杂背景误检，同时增强 YOLO26 在未知场景中的泛化能力。

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本文目录

 一、本文介绍

二、PRM相位校正模块介绍

2.1 PRM相位校正模块结构图

2.2 PRM 模块的作用：

2.3 PRM模块的原理

2.4 PRM模块的优势