【YOLOv11多模态涨点改进】TGRS 2026 |独家创新首发、特征融合改进篇| 引入WPAF小波相位-振幅融合模块，增强目标边缘、纹理和结构细节表达，助力遥感目标检测、多模态融合目标检测有效涨点
一、本文介绍🔥本文给大家介绍使用 WPAF小波相位-振幅融合模块模块 改进YOLOv11多模态网络模型。为了增强YOLOv11多模态特征的频域融合能力，本文引入WPAF小波相位—振幅融合模块，通过离散小波变换分离低频全局结构与高频边缘纹理，并利用傅里叶相位和振幅分别建模目标位置形状与响应强度，再以可学习权重自适应整合不同模态信息。相比直接拼接或相加，WPAF能够减少频率信息干扰，强化小目标、边界及细粒度结构，同时抑制光照、阴影和背景噪声影响，从而提升YOLOv11的定位精度、检测鲁棒性与跨场景泛化能力。🔥欢迎订阅我的专栏、带你学习使用最新-最前沿-独家YOLO多模态创新改进！🔥🔥YOLO多模态改进专栏目录：《YOLO多模态全网独家创新》多模态融合改进教程，包含早期融合、中期融合、后期融合、损失函数改进、二次创新模块、独家创新等几百种创新点改进，答疑群提供完整项目，永久更新中🔥YOLO多模态创新订阅地址：YOLO多模态创新改进专栏—轻松跑实验、多模态项目较容易冲顶会顶刊，永久更新中
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