一、本文介绍🔥本文给大家介绍使用CAFM双分支交叉注意力融合模块改进YOLO26 网络模型，可以通过通道交叉注意力与空间注意力联合建模不同层级特征之间的依赖关系，实现更加精细和自适应的多尺度特征融合。相比传统的拼接或相加方式，CAFM 能够强化目标相关通道、抑制背景干扰，并突出关键空间区域，从而提升小目标检测能力、复杂场景下的鲁棒性以及定位精度。同时该模块结构轻量、易于插入 YOLO26 框架，在保持实时性的前提下有效提高整体检测性能与泛化能力。🔥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、CAFM 双分支交叉注意力融合模块介绍2.1CAFM 双分支交叉注意力融合模块结构图2.2CAFM模块的作用：2.3 CAFM模块的原理：2.4 CAFM模块的优势：