YOLO26涨点改进 | 全网独家、卷积创新改进篇 | TGRS 2025 | 引入CLGM上下文层级引导特征提取模块，为红外小目标检测提供更可靠的细节与语义融合能力，助力YOLO26有效涨点

一、本文介绍

🔥本文给大家介绍使用CLGM上下文层级引导模块改进 YOLO26 网络模型，主要用于多尺度特征融合与跨层连接阶段，通过高层语义信息对低层特征进行引导与约束，从而提升整体特征融合质量。CLGM 利用深层特征中蕴含的全局上下文和目标判别信息，对浅层特征中的冗余纹理和背景噪声进行抑制，同时强化与目标相关的细节响应，使高低层特征在语义层面保持一致。这种自上而下的引导机制有效降低了误检率，提升了小目标和复杂背景场景下的检测稳定性。

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本文目录

一、本文介绍

二、CLGM上下文层级引导特征提取模块介绍

详细网络结构图：

2.1 CLGM上下文层级引导特征提取模块结构图

2.2 CLGM模块作用：

2.3 CLGM模块原理

2.4 CLGM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_CLGM.yaml

🚀 创新改进2: yolo26_CLGM-2.yaml

🚀 创新改进3: yolo26_C3k2_CLGM.yaml

六、正常运行

二、CLGM上下文层级引导特征提取模块介绍

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）和边缘细化模块（ERM）取代了传统跳跃连接，通过引导机制优化