【YOLO26多模态涨点改进】TMM 2026顶刊 |独家创新首发、特征融合改进篇| 引入FDFAM频域特征聚合模块，通过在频域中建模关系，实现更高效融合，助力小目标检测，多模态目标检测有效涨点

一、本文介绍🔥本文给大家介绍使用 FDFAM频域特征聚合模块 改进YOLO26多模态网络模型。为了提升YOLO26多模态特征的频域融合能力，本文引入FDFAM频域特征聚合模块，将可见光与红外特征映射至频域，并通过多尺度频率交互自适应聚合低频全局语义与高频边缘、纹理信息。相比直接拼接或单一空间域融合，FDFAM能够充分挖掘不同模态在各频段的互补线索，缓解信息不对称与特征响应失衡，同时抑制背景噪声和冗余成分，从而增强YOLO26在弱光、雨雾、遮挡及复杂背景下的目标表征、定位精度、检测鲁棒性与跨场景泛化能力。🔥欢迎订阅我的专栏、带你学习使用最新-最前沿-独家YOLO多模态创新改进！🔥🔥YOLO多模态改进专栏目录：《YOLO多模态全网独家创新》多模态融合改进教程，包含早期融合、中期融合、后期融合、损失函数改进、二次创新模块、独家创新等几百种创新点改进，答疑群提供完整项目，永久更新中🔥YOLO多模态创新订阅地址：YOLO多模态创新改进专栏—轻松跑实验、多模态项目较容易冲顶会顶刊，永久更新中