YOLO26涨点改进| TGRS 2026 | Mamba创新改进篇 |引入SSMF（SpaM和SpeM ）即插即用模块，通过空间分支与光谱分支的协同作用，助力高光谱目标检测、图像分类任务，有效涨点

一、本文介绍

🔥本文给大家介绍使用 SSMF（SpaM和SpeM ）即插即用模块 改进YOLO26网络模型，其作用在特征提取或多尺度融合阶段分别利用 Spe M 建模通道间的长距离依赖，利用 Spa M 强化目标的空间结构与上下文信息，再通过动态权重自适应融合两类特征，从而提升模型对小目标、密集目标、遮挡目标和复杂背景目标的识别能力。相比普通卷积或直接特征相加，SSMF 能够更充分地挖掘通道语义与空间位置之间的互补关系，减少背景干扰和类别混淆，改善目标边界、细节特征及多尺度表达；同时，基于 Mamba 的序列建模方式相较标准自注意力具有更好的长依赖建模效率，有望在控制计算开销的同时提高 YOLO26 的检测精度、鲁棒性和复杂场景适应能力。

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本文目录

一、本文介绍

二、SSMF（SpaM和SpeM ）即插即用模块介绍

2.1 SSMF（SpaM和SpeM ）即插即用模块结构图

2.2 SSMF（SpaM和SpeM ）模块的作用：

2.3 SSMF（SpaM和SpeM ）模块的原理

2.4 SSMF（SpaM和SpeM ）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🔥

🚀 创新改进2🔥

六、正常运行

二、SSMF（SpaM和SpeM ）即插即用模块介绍

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摘要：在高光谱图像（HSI）分类领域，空间特征与光谱特征的高度维度性及复杂耦合关系，给现有深度学习方法在精度、泛化能力和计算效率方面带来了严峻挑战。研究人员近期尝试采用卷积神经网络（CNN）和基于Transformer的方法来克服这些局限：但CNN的有限感受野难以有效建模长距离依赖关系；而Transformer则面临高昂的计算成本以及在高维数据处理中的低效问题。受这些局限性启发，状态空间模型（SSM）Mamba展现出作为序列与依赖关系建模高效替代方案的巨大潜力。在此基础上，我们提出HyPyraMamba这一创新架构，旨在有效解决上述难题。该架构整合了金字塔式光谱注意力（PSA）模块以捕捉多尺度关键光谱特征，从而降低光谱冗余带来的干扰；开发了自适应专家级深度卷积（AEDC）模块以增强模型表达多尺度空间-光谱特征的能力，并设计了序列建模模块Mamba。在Mamba模块中，我们通过空间分支与光谱分支的协同作用，显著提升了空间结构与光谱相关性的建