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本文提出CMIFE模块用于改进YOLO26网络模型,通过跨模态交互特征提取实现多尺度特征的精细化融合。该模块采用双注意力机制(自注意力强化模态内一致性,交叉注意力实现跨模态互补信息筛选),有效解决了传统YOLO融合中的信息冗余和负迁移问题。实验表明,CMIFE模块在保持模型实时性的同时,显著提升了小目标检测、遮挡场景等复杂环境下的检测精度。文章详细介绍了模块原理、网络结构、核心代码实现方法,并提供了三种改进版YOLO26的配置文件方案(yolo26_CMIFE-1/2/3.yaml)。
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