一、本文介绍
🔥本文给大家介绍利用 ATEM仿射变换融合增强模块 改进 YOLO26网络模型，主要作用于特征提取早期或中间阶段，对高频特征中的边缘与纹理信息进行自适应增强。ATEM 通过学习可调的仿射参数，对细节特征进行有选择的放大或重标定，使目标轮廓在复杂背景、低对比度或退化场景中更加清晰，从而提升 YOLO26 对小目标和弱目标的感知能力。相比直接增强高频信息，ATEM 能避免噪声同步放大的问题，在保持计算开销较低的前提下，提高特征质量和检测稳定性。ATEM 是 一种高效且细节友好的特征增强方式，使模型在复杂环境下具有更强的鲁棒性和更高的检测精度。
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