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一、本文介绍

🔥提升小目标检测精度？用 DPCF 重新定义 YOLO26 的 Neck！

本文介绍将 DPCF 模块用于 YOLO26 的 Neck特征融合改进，可以显著提升多尺度特征融合质量，尤其是在小目标、低对比度、红外等场景中，增强检测精度和鲁棒性，同时保持较低计算开销，是一种高效且实用的结构升级方案。具体怎么使用请看全文！

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YOLO26专栏改进目录：全新YOLO26改进专栏包含卷积、主干网络、各种注意力机制、检测头、损失函数、Neck改进、小目标检测、二次创新模块、多种组合创新改进、全网独家创新等创新点改进

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本文目录

一、本文介绍

二、DPCF 模块介绍

2.1 网络结构图

2.2 DPCF模块的作用

2.3 DPCF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 :

🚀 创新改进2 :

六、正常运行

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二、DPCF 模块介绍

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摘要：在复杂背景下进行红外小目标检测（IRSTD）极具挑战性，因为这类目标通常具有 低信噪比，且缺乏明显的纹理与形状特征。受人类视觉系统的层级结构和选择性注意机制启发，本文提出了一种名为 SAMamba 的方法，即一种具备层级感知能力的 状态空间注意力增强模型，用于红外小目标检测。具体而言，我们设计了一个 层级感知特征提取器（HPFE），用于提取局部细粒度特征与全局语义信息；同时，引入了一个轻量级的 状态空间序列建模模块（SSSM），以建模长距离依赖与全局上下文。此外，在解码器阶段，我们还提出了一个 细节保持的上下文融合模块（DPCF），以更好地在融合语义信息的同时保留图像细节。在五个公开数据集上的大量实验表明，SAMamba 在保持高推理速度的同时，实现了当前最优的检测性能。

2.1 网络结构图

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