【YOLO26多模态涨点改进】TIP 2025 | 独家创新首发、特征融合改进篇| 引入DFAM双特征聚合模块，通过局部纹理先验强化边缘、轮廓信息，助力RGB-D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 DFAM双特征聚合模块 改进YOLO26多模态网络模型。

为了增强YOLO26多模态融合目标检测的解码表达能力，本文引入DFAM双特征聚合模块，对不同模态中的纹理细节与显著性语义进行协同融合。该模块利用局部纹理先验强化目标边缘、轮廓和细粒度结构，并借助全局语义先验突出目标主体、抑制背景干扰；同时通过多分支感受野建模提取不同尺度的上下文信息。相比直接拼接或传统多尺度融合，DFAM可在较低计算开销下提升小目标、尺度变化及边界模糊目标的特征完整性，从而提高YOLO26的定位精度、检测鲁棒性与实时性。

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