YOLO26涨点改进 | 独家创新，注意力改进篇 | AAAI 2025 | YOLO26引入 DRM 防御优化模块，进行特征优化/特征增强，助力目标检测、图像分类、图像分割有效涨点
一、本文介绍
🔥本文给大家介绍利用DRM防御优化模块改进YOLO26网络模型，可以显著提升模型的鲁棒性和特征提取能力。DRM通过优化特征提取过程、减少噪声和伪影，确保网络能够精确提取关键特征并保留细节信息，从而提高目标检测的精度和定位准确度。此外，DRM增强了YOLO26在复杂场景中的鲁棒性，提升了下游任务的表现，并且在实时目标检测中具有较高的计算效率。
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本文目录
一、本文介绍
二、 DRM模块介绍
2.1 模块结构图
2.2 DRM 防御优化模块的作用
2.3 DRM 防御优化模块的优势
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ultralytics\nn\tasks.py文件
五、创建涨点yaml配置文件
🚀 创新改进1: yolo26_C3k2_DRM.yaml
🚀 创新改进2: yolo26_DRM.yaml
六、正常运行
二、 DRM模块介绍
摘要：红外与可见光图像融合（IVIF）是通过整合不同模态的独特信息生成融合图像的关键技术。现有方法多聚焦于对原始数据的无干扰融合，却忽视了人为干扰对融合效果的影响。为探究融合模型的鲁棒性，本文提出了一种新型对抗攻击鲁棒网络——A2RNet。具体而言，我们开发了基于对抗损失函数的对抗范式，实现对抗攻击与训练。该网络基于IVIF的内在特性构建，为未来研究奠定了坚实基础。我们采用UNet作为主干网络，并在此范式下引入基于Transformer的防御性精炼模块（DRM），通过粗到细的鲁棒性策略确保融合图像质量。相较于现有方法，我们的方案能有效缓解对抗性扰动的负面影响，持续保持高保真度的融合效果。此外，下游任务在对抗攻击下的性能也能得到良好保障。