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！

YOLOv13最新创新改进系列：多模态识别正式开始！

截止到发稿时，B站YOLOv12最新改进系列的源码包，已更新了30+种的改进！自己排列组合2-4种后，考虑位置不同后可排列组合上千种！！专注计算机视觉最新改进技术-AI学术，关注B站博主：Ai学术叫叫兽！

YOLOv11全网最新创新点改进系列：将IGAB（低光照增强）与 YOLO 结合，突破低光图像增强与实时物体检测的极限，精准识别，清晰呈现，助力夜间视觉智能，可广泛应用于目标检测各领域，涨点神器！

YOLOv13最新创新改进系列：双卷积核（DualConv）结合了 3×3 和 1×1 卷积核来同时处理相同的输入特征图通道，旨在构建轻量级深度神经网络,目标检测YOLOv13有效涨点神器！！

YOLOv9全网最新改进系列：：YOLOv9完美融合双卷积核（DualConv）来构建轻量级深度神经网络,目标检测模型有效涨点神器！！！

YOLOv11全网最新创新点改进系列：融合华为提出Gold-YOLO，高效实时目标检测器，精度再提升，多目标、小目标无处遁形！