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【YOLO26创新改进】AAAI 2026顶会 | Mamba创新改进篇 | 利用 PatchMamba分块曼巴模块，高效建模相邻像素关系，适合遥感目标检测、图像分割、图像分类、暗光增强任务
一、本文介绍⭐本文在YOLO26中引入Patch Mamba分块曼巴模块，可在不降低特征分辨率的情况下，将特征图划分为局部块并进行多方向选择性扫描，强化相邻像素之间的纹理、边缘和结构关联。该模块能够减少下采样造成的细节丢失，增强小目标、低对比度目标、遮挡目标及边界模糊目标的特征响应，提高分类与定位精度。相比全局注意力和普通Mamba，Patch Mamba通过通道拼接缩短扫描序列，兼顾局部建模能力、计算效率和显存占用，适合部署于夜间监控、遥感检测、无人机巡检和复杂背景实时检测场景。YOLO26创新专栏目录：YOLO26涨点改进目录| 含Conv卷积、主干网络、注意力机制、Neck特征融合、检测头、知识蒸馏、模型剪枝、轻量化改进、损失函数、二次创新C2PSA/C3k2等各种顶会顶刊创新改进YOLO26订阅专栏地址：全新YOLO26独家创新改进，适合高效发表SCI和CCF小论文、大论文写作。本文目录一、本文介绍二、Patch Mamba分块曼巴模块介绍2.1，Patch Mamba模块的结构图2.2，Patch Mamba模块的核心思想2.3，Patch Mamba模块的作用2.4，Patch Mamba模块的原理2.5适用任务领域三、核心模块的完整实现代码四、手把手添加步骤4.1 修改一4.2修改二4.3修改三五、创新改进yaml模型文件创新改进yaml版本🚀六、成功运行结果演示二、Patch Mamba分块曼巴模块介绍摘要：在极暗图像中恢复精细细节仍面临挑战，这归因于严重的结构信息丢失和噪声干扰。现有增强方法往往无法保留复杂的细节和锐利边缘，从而限制了其在文本识别和边缘检测等下游应用中的效果。为解决这些缺陷，我们提出了一种高效的双阶段方法，专注于暗图像的细节恢复。在第一阶段，我们引入了残差傅里叶引导模块（RFGM），该模块能有效恢复频域中的全局光照。 RFGM 通过残差连接捕捉跨阶段和跨通道的依赖关系，为高保真频域处理提供稳健的先验信息，同时降低了由不可靠先验信息导致的误差累积风险。第二阶段采用互补的Mamba模块，专门用于纹理结构优化：(1)Patch Mamba作用于通道拼接的未下采样图像块，精
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