一、本文介绍
本文介绍使用 FEFM模块改进YOLO26 目标检测框架，可有效提升模型在复杂场景下的检测精度。FEFM 通过强化跨模态（如 RGB 与 NIR）间的共性特征并补充差异性高频纹理信息，使得特征表达更加丰富和鲁棒，尤其在低光、遮挡或噪声环境中表现更优。相比传统特征融合方法，FEFM 能帮助 YOLO26 更精准地识别目标边缘与细节，从而提升小目标检测能力和整体检测性能。具体怎么使用请看全文！
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本文目录
一、本文介绍
二、FEFM模块介绍
2.1 网络结构图
2.2 FEFM模块的作用
2.3 FEFM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 : yolo26_FEFM.yaml
🚀 创新改进2 : yolo26_CFEM.yaml
🚀 创新改进3 : yolo26_CFEM.yaml
🚀 创新改进4 : yolo26_CFEM-2.yaml
六、正常运行
二、FEFM模块介绍
摘要：现有的单图像去噪算法在处理复杂的噪声图像时，通常难以恢复细节。近红外 (NIR) 图像的引入为 RGB 图像去噪提供了新的可能性。然而，由于 NIR 图像和 RGB 图像之间存在不一致性，现有工作仍然难以在图像融合过程中平衡这两个领域的贡献。为了解决这个问题，在本文中，我们开发了一个跨领域频率相关性利用网络 (FCENet) 用于 NIR 辅助图像去噪。我们首先基于对 NIR-RGB 图像对的深入统计频率分析，提出了频率相关性先验。该先验揭示了 NIR 和 RGB 图像在频域中的互补相关性。利用频率相关性先验，我们建立了一个频率学习框架，该框架由频率动态选择机制 (FDSM) 和频率穷举融合机制 (FEFM) 组成。FDSM 在频域中动态选择来自 NIR 和 RGB 图像的互补信息，而 FEFM 加强了在 NIR 和 RGB 特征融合过程中对共同和差异特征的控制。在模拟和真实数据上的大量实验验证了所提出的方法优于其他最先进的方法。
