YOLO26改进86：全网首发--c3k2模块添加DynamicFilter模块

论文介绍

配备多头自注意力机制（MHSA）的模型在计算机视觉领域已取得显著性能。这类模型的计算复杂度与输入特征图像素数量的平方成正比，导致处理速度较慢，尤其在处理高分辨率图像时更为明显。

为解决这一问题，研究者提出新型令牌混合器作为MHSA的替代方案：基于快速傅里叶变换（FFT）的令牌混合器实现了与MHSA相似的全局操作，但计算复杂度更低。尽管具有这些优势，基于FFT的令牌混合器与快速演进的MetaFormer架构的兼容性尚未得到深入验证。

本研究提出名为动态滤波器的新型令牌混合器，并构建DFFormer和CDFFormer两种图像识别模型以填补上述研究空白。图像分类与下游任务的结果、分析及可视化表明，这些模型具有显著效果。特别是在处理高分辨率图像识别时，其吞吐量和内存效率表现突出。实验结果表明，动态滤波器应被视为值得重点考虑的令牌混合器选项之一。代码已开源：https://github.com/okojoalg/dfformer

文章地址：地址

改进步骤

步骤1

新建ultralytics\nn\extra_modules\block.py，添加如下代码：