YOLO26涨点改进| CVPR 2026 |独家创新首发、特征融合改进篇| 引入SCMF空间-通道调制融合模块，兼顾通道特征表达和多尺度融合质量，助力小目标检测、小目标图像分割、图像融合有效涨点

一、本文介绍

🔥本文给大家介绍使用 SCMF空间-通道调制融合模块 改进YOLO26网络模型，通过对浅层细节特征和深层语义特征进行自适应融合，使模型不再简单依赖拼接或相加，而是根据空间位置和通道重要性动态选择有效信息，突出目标边缘、纹理、小目标区域和关键位置，通过通道调制强化与目标分类和定位相关的特征通道，同时抑制背景噪声、冗余通道和无效区域。因此，SCMF 能够提升 YOLO26 的多尺度特征融合质量，增强小目标、边界模糊目标和复杂纹理目标的表达能力，并改善检测框定位精度。

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本文目录

一、本文介绍

二、SCMF空间-通道调制融合模块介绍

2.1 SCMF空间-通道调制融合模块结构图

2.2 SCMF 模块的作用：

2.3 SCMF 模块的原理

2.4 SCMF 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_SCMF.yaml

🚀 创新改进2🔥: yolo26_SCMF-2.yaml

🚀 创新改进3🔥: yolo26_SCMF-3.yaml

六、正常运行

二、SCMF空间-通道调制融合模块介绍

摘要：未配准高光谱图像（HSI）超分辨率（SR）通常旨在使用未配准的高分辨率参考图像来增强低分辨率HSI。本文提出了一种基于解混的融合框架，该框架解耦空间-光谱信息，以同时减轻未配准融合的影响并增强SR模型的可学习性。具体而言，我们首先利用奇异值分解进行初始光谱解混，保留原始端元，并将后续网络专注于增强初始丰度图。为了利用未配准参考图像的空间纹理，我们引入了粗到细可变形聚合模块，该模块首先使用粗金字塔预测器估计像素级流和相似性图，并进一步执行细亚像素精细调整，以实现参考特征的可变形聚合。然后，通过一系列空间通道丰度交叉注意力块对聚合特征进行精细化处理。此外，提出了一种空间-通道调制融合模块，使用动态门控权重合并编码器-解码器特征，从而生成高质量、高分辨率HSI。在模拟和真实数据集上的实验结果表明，所提出的方法在超分辨率性能上达到了最先进水平。