YOLO26涨点改进 | 全网独家创新、细节涨点改进篇 | WACV 2025 | 引入SEFN空间增强前馈模块，有效补充了长程依赖建模中的局部空间感知缺陷，助力YOLO26有效涨点
一、本文介绍
🔥本文给大家介绍在YOLO26中引入SEFN（空间增强前馈网络）模块，可显著提升模型的空间感知与特征融合能力。该模块通过提取特征图的空间信息并利用门控机制对主特征进行自适应调制，使网络能够同时关注全局语义与局部细节，从而在复杂场景下更准确地识别目标边界与细微纹理。相比传统卷积结构，SEFN能有效弥补YOLO26主干对空间关系建模的不足，增强对小目标、遮挡目标和密集场景的检测性能，同时保持较低的计算开销与良好的实时性，最终实现检测精度、鲁棒性与效率的综合提升。
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本文目录
一、本文介绍
二、SEFN模块介绍
2.1 SEFN模块网络结构图
2.2 SEFN模块的作用：
2.3 SEFN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tasks.py文件
五、创建涨点yaml配置文件
🚀 创新改进1: yolo26_C2PSA_SEFN.yaml
🚀 创新改进2: yolo26_C3k2_SEFN.yaml
六、正常运行
二、SEFN模块介绍
摘要：图像修复（Image Inpainting）的目标是利用图像中已知区域的信息来修复部分受损的图像。实现语义上合理的修复结果具有高度挑战性，因为修复区域不仅需要与周围内容在语义上保持一致，还应展现出相似的结构与纹理模式。这要求模型具备强大的长程依赖（long-range dependencies, LRDs）捕获能力。然而，现有方法普遍存在不足：基于卷积神经网络（CNN）的方法由于感受野增长缓慢，难以有效建模全局上下文；而基于 Transformer 的方法仅在图像块（patch）级别实现交互，难以捕获像素级的长程依赖。为此，我们提出了一种新型的视觉状态空间模型（SSM）网络——SEM-Net，它在像素级对受损图像进行建模，同时能够在状态空间中捕获长程依赖关系，并保持线性计算复杂度。针对 SSM 先天缺乏空间感知的问题，我们进一步设计了两个关键模块：蛇形 Mamba 模块（Snake Mamba Block, SMB）和空间增强前馈网络（Spatially-Enhanced Feedforward Network, SEFN）。这些创新使 SEM-Net 能够有效提升对长程