【摘要】YOLO26算法创新改进系列推出融合CBAM注意力机制的优化方案，该方案结合通道与空间双重注意力模块，显著提升模型性能。通道注意力通过全局池化和全连接层学习通道权重，空间注意力则聚焦像素级特征优化。改进后的源码已开源，支持B站获取（AI学术叫叫兽）。实验表明，该方法在ImageNet等数据集上表现优异，能精准聚焦目标对象。执行简单训练命令即可验证效果，助力科研效率提升。作者提供一对一答疑服

本文介绍了RT-DTER系列的最新创新改进——动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution），用于提升小目标和遮挡目标的检测效果。该方法针对管状结构（如血管、道路）的分割难题，通过特征提取、融合和损失约束三阶段增强感知，设计了动态蛇形卷积、多视角特征融合策略和连续性拓扑约束损失。文章探讨了专用分割方法在大模型时代的价值，并展示了如何修改YAML文件和代码实现该改进。实验证明该方

YOLOv13最新创新改进系列：融合BoTNet模块，ResNet的最后三个的卷积层替换成MHSA层，融合CNN+自然语言处理技术的优势，提升检测效果！

【摘要】本文介绍了GhostNet轻量级神经网络的核心创新——Ghost模块，该模块通过线性变换生成冗余特征图，显著降低计算量。GhostNet采用1×1卷积结合分组卷积的两步操作，在ImageNet分类任务中超越MobileNetV3，参数量更少。文章详细解析了Ghost模块原理、bottleneck结构设计，并提供了YOLO框架改进的完整实现方案（修改YAML、新建.py、调整tasks.py

YOLOv12最新创新改进系列：V12融合BoTNet模块，ResNet的最后三个的卷积层替换成MHSA层，融合CNN+自然语言处理技术的优势，提升检测效果！

YOLOv11最新创新改进系列：多模态融合RGB+红外线（IR），融合BoTNet模块，ResNet的最后三个的卷积层替换成MHSA层，融合CNN+自然语言处理技术的优势，提升检测效果！

YOLO26最新改进系列提出创新C2f-PfAAM模块，通过双阶段无参数注意力机制(PfAAM)增强特征选择能力。改进包括：1)引入通道-空间交叉注意力，动态校准特征；2)增加批量归一化和SiLU激活提升训练稳定性；3)优化Bottleneck结构增强非线性表达能力。实验表明，该模块在适度增加20-30%计算量下，检测精度(mAP)提升3-5%，尤其擅长复杂场景。该工作为轻量CNN与注意力机制融合

YOLOv11最新改进系列融合YOLOv9的ADwon模块，通过优化下采样策略扩大模型感受野并降低过拟合，显著提升小目标检测精度。该系列提供40+单模态和20+多模态改进方案，组合方式可达上百万种。配套M3FD多模态数据集配置（包含可见光与红外图像），支持6类目标检测。改进重点包括：1）分析上下采样的实现方式及作用；2）引入YOLOv9的可编程梯度信息(PGI)解决信息丢失问题；3）提出轻量级GE

YOLOv11多模态（RGB+IR）融合BoTNet创新地结合了CNN与Transformer的优势，通过BoTNet模块在保留CNN特征提取能力的同时，引入Transformer的全局建模能力。该改进使用多头自注意力（MHSA）替换传统3x3卷积，并加入相对位置编码，有效提升目标检测性能。代码支持M3FD多模态数据集配置，提供40+单模态和20+多模态改进方案，可组合千万种变体。详细教程和源码已

YOLOv12来了！最快的速度学习她，改进它并发表成果！赋能AI，改变世界！ 🌍YOLOv12 不仅是技术的飞跃，更是推动人工智能应用的强大引擎！选择 YOLOv12，开启智能未来立即体验 YOLOv12，感受极速检测的魅力！