一、本文介绍🔥本文给大家介绍使用 AFFN 自相关前馈网络模块 改进YOLO26网络模型，通过在特征提取与融合阶段显式建模特征图内部的周期性结构信息，通过自相关机制强化重复出现的目标纹理与结构特征，从而提升模型对规则性模式的感知能力。在复杂背景或存在噪声干扰的情况下，AFFN能够有效抑制无关信息，突出稳定的目标特征表达，增强检测的鲁棒性与判别能力。同时，该模块通过频域与空间域的联合建模，在不显著增加计算开销的前提下提升特征质量，有助于提高小目标检测精度、减少误检和漏检，并整体提升YOLO26在复杂场景下的检测性能与稳定性。🔥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、AFFN 自相关前馈网络模块介绍2.1 AFFN 自相关前馈网络模块结构图2.2AFFN模块的作用：2.3 AFFN模块的原理2.4AFFN模块的优势