一、本文介绍
🔥本文给大家介绍利用 FAENet 特征自适应增强网络 改进 YOLO26网络模型，专注于恶劣天气条件下的目标检测，可以在特征提取初期对退化环境下的结构与细节信息进行自适应增强，使 Backbone 接收到更加清晰、稳定的特征表示。FAENet 通过低频强化全局轮廓、高频增强边缘与纹理，在不改变原始图像分布和不引入图像级预处理的前提下，有效缓解雾霾、低照度等复杂环境造成的特征退化问题。该方式对 YOLO26 的多尺度特征提取和检测结果形成全流程增益，提升小目标与弱目标的检测能力，同时保持模块轻量、可插拔和良好的工程可集成性，显著增强模型在复杂场景下的鲁棒性与泛化能力。
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YOLO26专栏改进目录：全新YOLO26改进专栏包含卷积、主干网络、各种注意力机制、检测头、损失函数、Neck改进、小目标检测、二次创新模块、多种组合创新改进、全网独家创新等创新点改进
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本文目录
一、本文介绍
二、FAENet特征自适应增强网络介绍
2.1 FAENet 特征自适应增强网络 结构图
2.2 FAENet模块的作用
2.3 FAENet模块的原理
2.4 FAENet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ultralytics\nn\tasks.py文件
五、创建涨点yaml配置文件
🚀 创新改进: yolo26_FAENet.yaml
六、正常运行
二、FAENet特征自适应增强网络介绍
摘要：基于深度卷积神经网络（CNN）的物体检测方法在普通图像领域已取得重大突破。然而在能见度受限的恶劣天气条件下，此类技术的性能提升却难以实现。为解决这一问题，我们提出了一种名为MASFNet的多尺度自适应采样融合网络。本文设计的特征自适应增强网络（FAENet）由三个模块组成，可在恶劣场景下对特征图进行自适应增强。这些模块通过拉普拉斯金字塔进行整合，该结构可实现感受野融合、注意力感知及仿射变换等图像特征增强功能。为提升检测性能，我们提出多尺度采样融合金字塔网络（MSFNet），该网络能融合不同尺度特征以增强语义信息。实验结果表明，MASFNet在真实场景雾景数据集（RTTS）和雾天驾驶数据集（FDD）上分别达到73.68%和30.95%的平均精度（mAP）。此外，在真实场景弱光数据集（ExDark）上，MASFNet实现了6
