一、本文介绍🔥本文给大家介绍使用CLGM上下文层级引导模块改进YOLO26 网络模型，主要用于多尺度特征融合与跨层连接阶段，通过高层语义信息对低层特征进行引导与约束，从而提升整体特征融合质量。CLGM 利用深层特征中蕴含的全局上下文和目标判别信息，对浅层特征中的冗余纹理和背景噪声进行抑制，同时强化与目标相关的细节响应，使高低层特征在语义层面保持一致。这种自上而下的引导机制有效降低了误检率，提升了小目标和复杂背景场景下的检测稳定性。🔥欢迎订阅我的专栏、带你学习使用最新-最前沿-独家 YOLO26 创新改进！🔥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全新YOLO26专栏订阅链接：全新YOLO26创新改进高效涨点+永久更新中（至少500+改进）+高效跑实验发论文本文目录一、本文介绍二、CLGM上下文层级引导特征提取模块介绍详细网络结构图：2.1 CLGM上下文层级引导特征提取模块结构图2.2 CLGM模块作用：2.3CLGM模块原理2.4CLGM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_CLGM.yaml🚀创新改进2: yolo26_CLGM-2.yaml🚀创新改进3: yolo26_C3k2_CLGM.yaml六、正常运行二、CLGM上下文层级引导特征提取模块介绍摘要：红外小目标检测（IRSTD）在民用和军事领域都发挥着关键作用，但仍面临目标信号微弱、噪声干扰复杂以及形状完整性难以保持等固有挑战。尽管在常规小目标检测方面已取得显著进展，但现有方法往往难以在检测精度与误报率之间取得平衡，这主要源于对低强度信号的敏感度不足、对干扰噪声的感知不准确以及边缘细化不足等问题。为解决这一困境，我们提出ISGLNet模型，其核心是采用U型架构专门用于保留显著目标响应，并结合引导学习策略逐步增强目标-噪声区分能力同时优化边界细节。具体而言，我们引入了上下文感知的局部-全局模块（CLGM）作为模型基石，该模块融合多分支大感受野和多维自适应注意力机制，既能有效捕捉丰富上下文信息，又能保留关键目标特征，从而确保特征建模在提取与融合过程中的可靠性。此外，多频感知模块（MFPM）和边缘细化模块（ERM）取代了传统跳跃连接，通过引导机制优化