一、本文介绍
🔥本文给大家介绍使用GMAFusion门控调制注意力融合模块改进YOLO26网络模型，能够显著提升其多尺度特征提取、特征融合和感受野扩展能力，增强对复杂场景和小物体检测的适应性。通过自适应特征调制和融合，这些模块帮助YOLO26在实时检测中高效运行，提升精度与鲁棒性，尤其在注释不完全或背景复杂的情况下表现更为出色。
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本文目录
一、本文介绍
二、GMAFusion门控调制注意力融合模块介绍
详细网络结构图：
2.1 GMAFusion模块结构图
2.2 GMAFusion模块作用：
2.3 GMAFusion模块原理
2.4 GMAFusion模块优势
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_GMAFusion.yaml
🚀 创新改进2: yolo26_GMAFusion-2.yaml
六、正常运行
二、GMAFusion门控调制注意力融合模块介绍
摘要：基于深度学习的图像篡改定位（IML）方法近年来取得了显著进展，但通常依赖于大规模的像素级标注数据集。为了应对高质量标注数据集获取的挑战，近年来一些弱监督方法利用图像级标签来分割篡改区域。然而，由于监督信号不足，性能仍然有限。在本研究中，我们探索了一种提高标注效率和检测性能的弱监督形式——涂鸦标注监督。我们使用涂鸦标签重新标注了主流的IML数据集，并提出了首个基于涂鸦的IML（Sc-IML）数据集。此外，我们提出了首个基于涂鸦的弱监督IML框架。具体来说，我们采用自监督训练和结构一致性损失，鼓励模型在多尺度和增强输入下生成一致的预测。此外，我们提出了一个先验感知特征调制模块（PFMM），它自适应地整合来自篡改区域和真实区域的先验信息，以动态调整特征，进一步增强特征的可分辨性和在复杂场景中的预测一致性。我们还提出了一个门控自适应融合模块（GAFM
