【YOLO26多模态涨点改进】TGRS 2026 |独家创新首发、特征融合改进篇| 引入SGAM空间高斯注意力融合模块，助力多模态融合目标检测、可见光与红外融合目标检测、图像分割任务有效涨点

 一、本文介绍

🔥本文给大家介绍使用 SGAM空间高斯注意力融合模块 改进YOLO26多模态网络模型。

为提升YOLO26多模态融合目标检测的空间交互能力，本文引入SGAM空间高斯注意力模块，对不同模态特征的混合均值与联合方差进行统计建模，并构建高斯注意力核，自适应强化跨模态一致的目标区域及隐藏差异特征。相比直接拼接、相加或相减，SGAM能够更准确地捕获目标位置、边界和结构信息，抑制光照变化、遮挡、背景噪声及模态差异造成的伪响应；同时通过残差连接保留原始细节，在较低计算开销下增强小目标、低对比度及复杂背景目标的定位与识别能力，从而提升YOLO26的检测精度、鲁棒性和泛化性能。

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