YOLO26涨点改进| AAAI 2026顶会 | 卷积创新改进篇 | 引入FAConv傅里叶分析卷积，适合红外—可见光图像融合、目标检测、小目标检测、实例分割、图像恢复、图像增强任务，有效涨点

一、本文介绍

🔥本文给大家介绍使用 FAConv傅里叶分析卷积 改进YOLO26网络模型，通过在普通卷积特征提取的基础上加入正弦、余弦周期建模分支，并结合GELU非线性校正分支，使网络同时学习潜在周期规律与常规语义特征，从而增强纹理、边缘、重复结构和细粒度目标信息的表达能力，缓解深层融合特征向最终检测预测转换时的语义差异；这对于小目标、密集目标、遥感航拍目标以及具有规则或重复纹理背景的检测场景具有潜在优势，可提高目标特征辨识度和定位稳定性。其优势在于具有明确的周期先验、周期与非周期信息互补、结构相对简单，可作为普通卷积的增强替代方案，并且相比复杂注意力机制更易保持较低计算开销。

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本文目录

一、本文介绍

二、FAConv傅里叶分析卷积介绍

2.1 FAConv傅里叶分析卷积结构图

2.2  FAConv傅里叶分析卷积的作用：

2.3 FAConv傅里叶分析卷积的原理

2.4  FAConv傅里叶分析卷积的优势

三、完整核心代码

四、手把手教你配置模块和修改tasks.py文件

1.首先在ultralytics/nn/newsAddmodules创建一个.py文件

2.在ultralytics/nn/newsAddmodules/__init__.py中引用

3.修改tasks.py文件

五、创建涨点yaml配置文件

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六、正常运行

二、FAConv傅里叶分析卷积介绍

摘要：红外与可见光图像融合（IVIF）技术因其能够整合来自多个源的信息而成为备受关注的前沿领域。然而，深度网络中权重更新速度的逐渐放缓（即“网络惰性”现象），使得现有方法远未能充分发挥其特征表征潜力。为此，我们提出了一种用于 IVIF 的轻量级融合方法——抗惯性动态融合（AIDFusion），旨在全面利用网络各层级的潜在能力。具体而言，通过逐步调控网络中多层预测的协同学习过程，我们提出了动态惯性抑制学习策略（DIILS），以自适应且高效地抑制惯性累积。随后，为深入挖掘表征潜力并突破性能阈值，我们特别设计了轻量级多维调制融合模块（MMFM），以高效捕捉全面的多视图和多尺度特征。最后，考虑到 DIILS 的预测图与 MMFM 的融合特征之间的语义偏差，我们在特征恢复阶段引入了傅里叶分析卷积（FAConv），作为预测与融合之间的桥梁，实现隐式周期建模。基于上述研究，我们在三个公开的 IVIF 数据集上进行了大量实验，结果表明，与最先进的基线方