YOLO26涨点改进 | 全网独家、特征融合创新篇 | TGRS 2026 | 引入MFPM多频感知融合模块，通过频率感知的判别过滤器，使融合特征“干净、聚焦”，适合红外、遥感小目标检测，有效涨点改进

一、本文介绍

🔥本文给大家介绍使用 MFPM 多频感知融合模块模块改进 YOLO26 网络模型，可以在多尺度特征融合阶段显著提升特征的判别质量。MFPM 通过频域建模与多频选择机制，对高层语义特征进行重标定，有效抑制复杂背景和目标样噪声，同时放大真实目标在频谱中的稳定响应，使融合后的特征更加“干净、聚焦”。在不显著增加计算开销的前提下，MFPM 能够降低误检率、增强小目标和弱目标的检测能力，并提升整体检测鲁棒性，尤其适用于红外、遥感等高噪声场景，同时具备良好的模块独立性和工程可集成性，适合在 YOLO26 中作为可即插即用的特征增强模块使用。

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本文目录

一、本文介绍

二、MFPM多频感知融合模块介绍

详细网络结构图：

2.1 MFPM多频感知融合模块结构图

2.2 MFPM多频感知融合模块作用：

2.3 MFPM多频感知融合模块原理

2.4 MFPM多频感知融合模块优势

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

🚀 创新改进1: yolo26_MFPM.yaml

🚀 创新改进2: yolo26_MFPM-2.yaml

🚀 创新改进3: yolo26_MFPM-3.yaml

六、正常运行

二、MFPM多频感知融合模块介绍

摘要：红外小目标检测（IRSTD）在民用和军事领域都发挥着关键作用，但仍面临目标信号微弱、噪声干扰复杂以及形状完整性难以保持等固有挑战。尽管在常规小目标检测方面已取得显著进展，但现有方法往往难以在检测精度与误报率之间取得平衡，这主要源于对低强度信号的敏感度不足、对干扰噪声的感知不准确以及边缘细化不足等问题。为解决这一困境，我们提出ISGLNet模型，其核心是采用U型架构专门用于保留显著目标响应，并结合引导学习策略逐步增强目标-噪声区分能力同时优化边界细节。具体而言，我们引入了上下文感知的局部-全局模块（CLGM）作为模型基石，该模块融合多分支大感受野和多维自适应注意力机制，既能有效捕捉丰富上下文信息，又能保留关键目标特征，从而确保特征建模在提取与融合过程中的可靠性。此外，多频感知模块（MFPM）和