【YOLO26多模态涨点改进】CVPR 2026 |独家创新首发、特征融合改进篇| 引入 BiCAM双时序协同注意力模块，同时利用前后帧的上下文信息增强特征，助力多模态图像融合小目标检测有效涨点

 一、本文介绍

🔥本文给大家介绍使用 BiCAM双时序协同注意力模块 改进YOLO26多模态网络模型。

为了提升YOLO26多模态视频目标检测的时序建模能力，本文引入BiCAM双时序协同注意力模块，对当前帧与前后相邻帧的多模态特征进行双向关联和动态聚合。该模块利用前向与后向时间上下文共同校正当前帧表示，强化跨帧一致的目标轮廓、运动轨迹及语义信息，同时抑制瞬时噪声、模态干扰和背景冗余。相比单帧融合或单向时序建模，BiCAM能够缓解遮挡、运动模糊、光照变化和目标短暂消失造成的特征不稳定，从而提升YOLO26的连续定位精度、检测鲁棒性及视频时序一致性。

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