【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GFDM全局-局部特征动态融合模块，发论文热点创新，同时关注整体结构和细粒度变化，助力多模态融合目标检测涨点

一、本文介绍

🔥本文给大家介绍使用 GFDM全局-局部特征动态融合模块 改进YOLO26多模态网络模型。

为了提升YOLO26多模态融合目标检测的多尺度特征表达能力，本文引入GFDM全局—局部特征动态融合模块，分别建模跨模态长距离语义依赖与局部纹理、边缘和位置信息，并通过动态权重自适应调节两类特征的贡献。相比直接拼接或固定加权，GFDM能够缓解全局语义与局部细节失衡，抑制背景噪声、模态冲突及冗余响应，强化不同尺度目标的完整表征，从而提升YOLO26在小目标、尺度变化、遮挡及复杂背景下的定位精度、检测鲁棒性和泛化能力。

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