【YOLO26多模态涨点改进】AAAI 2025 | 自研创新首发、特征融合改进篇| 使用TAMoE任务自适应混合专家模块，多专家协同合作，助力红外与可见光融合目标检测，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 TAMoE任务自适应混合专家模块 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自适应特征选择能力，本文引入TAMoE任务自适应混合专家模块，将不同模态、尺度及层级特征的融合转化为动态专家分配问题。该模块通过路由机制按场景选择轻量级卷积专家组合，并采用稀疏激活与专家均衡策略，强化有效纹理、语义和空间信息，抑制模态冲突及冗余响应。相比固定融合方式，TAMoE可针对小目标、遮挡、弱光和复杂背景灵活调整特征处理路径，在仅增加少量参数的情况下提升YOLO26的检测精度、训练稳定性、计算效率及跨场景泛化能力。

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