YOLO26涨点改进| TGRS 2026 | 卷积改进篇 | 引入SSBR可扩展空间瓶颈精炼模块，增强模型对通道间互补信息的利用能力，助力高光谱目标检测、图像分割、遥感目标检测任务，有效涨点

 一、本文介绍

🔥本文给大家介绍使用 SSBR可扩展空间瓶颈精炼模块 改进YOLO26网络模型，主要作用是在 特征提取与融合阶段强化目标的空间结构、边缘纹理和多尺度上下文信息。该模块先利用 1×1卷积压缩通道并构建主、辅双分支，其中主分支通过不同尺度卷积提取局部细节与较大范围语义，辅助分支保留原始位置和几何结构，最后将两类特征融合输出。用于改进 YOLO26 时，SSBR 能够增强模型对小目标、密集目标、边界模糊目标和尺度变化目标的感知能力，缓解下采样及深层特征处理造成的细节丢失，提高目标轮廓连续性、定位稳定性和复杂背景下的抗干扰能力；其优势在于兼顾细粒度纹理与大感受野上下文，并通过通道压缩控制参数量和计算开销，适合在保持实时性的同时提升检测精度与鲁棒性。

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本文目录

 一、本文介绍

二、SSBR可扩展空间瓶颈精炼模块介绍

2.1 SSBR可扩展空间瓶颈精炼模块结构图

2.2 SSBR模块的作用：

2.3 SSBR模块的原理

2.4 SSBR模块的优势