【YOLO26多模态涨点改进】TGRS 2025 | 独家创新首发、特征融合改进篇| 引入HFF分层特征融合模块，比普通特征拼接或FPN融合更精准、更灵活，助力红外小目标检测、小目标图像分割任务涨点

一、本文介绍🔥本文给大家介绍使用 HFF分层特征融合模块 改进YOLO26多模态网络模型。为了提升YOLO26多模态融合目标检测的跨层特征表达能力，本文引入HFF分层特征融合模块，对不同模态中的浅层细节特征与深层语义特征进行自适应加权融合。该模块联合空间、通道和像素注意力，动态筛选目标位置、关键通道及重要像素，强化小目标的边缘、纹理和位置信息，同时保留高层语义并抑制背景噪声。相比直接拼接或相加，HFF可减少下采样造成的信息损失，缓解跨层语义差异，从而提升YOLO26在小目标、低对比度及复杂背景下的定位精度、检测鲁棒性与特征融合效率。🔥欢迎订阅我的专栏、带你学习使用最新-最前沿-独家YOLO多模态创新改进！🔥🔥YOLO多模态改进专栏目录：《YOLO多模态全网独家创新》多模态融合改进教程，包含早期融合、中期融合、后期融合、损失函数改进、二次创新模块、独家创新等几百种创新点改进，答疑群提供完整项目，永久更新中🔥YOLO多模态创新订阅地址：YOLO多模态创新改进专栏—轻松跑实验、多模态项目较容易冲顶会顶刊，永久更新中本文目录一、本文介绍