YOLO26涨点改进 | 全网独家首发、特征融合改进篇 | TIP 2025 | 引入CAFM 双分支交叉注意力融合模块，实现多尺度特征融合，增强目标相关特征、突出关键区域，提高小目标检测涨点与轻量化

一、本文介绍

🔥本文给大家介绍使用CAFM双分支交叉注意力融合模块改进YOLO26 网络模型，可以通过通道交叉注意力与空间注意力联合建模不同层级特征之间的依赖关系，实现更加精细和自适应的多尺度特征融合。相比传统的拼接或相加方式，CAFM 能够强化目标相关通道、抑制背景干扰，并突出关键空间区域，从而提升小目标检测能力、复杂场景下的鲁棒性以及定位精度。同时该模块结构轻量、易于插入 YOLO26 框架，在保持实时性的前提下有效提高整体检测性能与泛化能力。

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本文目录

一、本文介绍

二、 CAFM 双分支交叉注意力融合模块介绍

2.1  CAFM 双分支交叉注意力融合模块结构图

2.2  CAFM模块的作用：

2.3 CAFM模块的原理：

2.4 CAFM模块的优势：