✍️ 作者：王文峰（外号：神秘小峯 / 山峯）｜中国国学、传统文化与代码爱好者的程序人生，期待你的关注和支持！
YOLO26 改进实战：注意力、BiFPN、Shape-IoU 与小目标检测头
🧠 选题说明：毕设里"YOLO 改进"是最常见的创新点来源，但90% 的人改了不涨点，或者涨了说不清为什么涨。本文给一套可复用的改进打法：改哪里（4 个低成本位置）→ 怎么改（完整代码 + yaml）→ 怎么证明（消融实验表），全部基于 YOLO26 的模块化架构，代码复制即可跑。
一、先想清楚：YOLO26 的改进空间在哪
YOLO26 的架构可以拆成四段，每一段的改进成本和收益完全不同：
输入 → [Backbone 特征提取] → [Neck 多尺度融合] → [Head 检测头] → [Loss 训练目标]
↑ 改这里：注意力 ↑ 改这里：BiFPN ↑ 改这里：P2小目标头 ↑ 改这里：Shape-IoU
转载自 CSDN-专业IT技术社区
原文链接：https://blog.csdn.net/Feng_wwf/article/details/170128808
