一、本文介绍
🔥本文给大家介绍使用 HPDown混合池化下采样模块 改进YOLO26网络模型，可以替代普通下采样结构，在降低特征图尺寸的同时尽可能保留小目标的显著响应、边缘轮廓和局部细节。其核心是通过通道拆分，将最大池化保留强响应目标信息的能力与平均池化保留整体结构和背景上下文的能力结合起来，再通过卷积进一步学习和融合互补特征。相比普通卷积下采样或单一池化下采样，HPDown 更能缓解小目标在下采样过程中的特征衰减和信息丢失问题，使 YOLO26 在红外小目标、远距离弱目标、边界模糊目标和复杂背景场景下获得更稳定的特征表达，从而提升检测精度、定位能力和鲁棒性。
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本文目录
一、本文介绍
二、HPDown混合池化下采样模块介绍
2.1 HPDown混合池化下采样模块结构图
2.2 HPDown 模块的作用：
2.3 HPDown 模块的原理
2.4 HPDown 模块的优势
三、完整核心代码
