提出一种受E3AD启发的具身认知增强注意力Neck，将人类驾驶中的“认知选择”机制迁移至YOLO26多尺度特征融合。通过跨尺度全局token生成认知门控，实现通道与空间双重自适应增强，在不改变主干结构前提下，提升小目标、遮挡目标检测性能。该方法兼具可解释性与工程实用性，适用于论文创新点深度阐述。

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本文摘要： 《PriorEye：面向端到端自动驾驶的地理空间视觉先验》提出了一种创新方法，通过引入地理空间视觉先验来增强端到端自动驾驶系统的预判能力。传统方法仅依赖实时传感器数据，导致被动式驾驶行为。本文设计了一种双记忆架构（上下文记忆+持久记忆）和自适应门控机制，将离线采集的街景图像与空间路线绑定，为模型提供前瞻性视觉上下文信息。该模块可无缝集成到现有端到端框架中，在NAVSIM-v2基准测试中

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