0. 前言本文介绍SAMC结构感知多上下文块（Structure-Aware Multi-Context Block），并将其集成到ultralytics最新发布的YOLO26目标检测算法中，构建C3k2_SAMC创新模块。SAMC是一种专为增强结构感知能力而设计的多上下文特征提取模块，通过多尺度并行卷积、通道-空间协同注意力与跨维度特征聚合的协同运作，精准捕获目标的结构细节与多维度上下文关联。将SAMC嵌入YOLOv26的C3k2模块中，能够显著增强模型对细长目标（如道路、河流、电力线、建筑轮廓）的几何完整性感知，同时强化小目标与低对比度目标的边缘细节表达能力，尤其适用于遥感影像解译、电网巡检、智慧城市监测等对目标结构完整性与边缘精度要求严苛的场景，在保持边缘端实时推理效率的同时，让模型真正具备“看得清结构、抓得住细节”的感知能力。专栏链接：YOLO系列算法改进专栏链接专栏文章：YOLO26改进系列 | 卷积篇、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、C2PSA、Neck、检测头全方面保姆级优化合集 | 同样适配YOLOv11改进！！！目录0. 前言1.SAMC注意力简介2.SAMC注意力原理与创新点🧠SAMC注意力基本原理🎯 SAMC注意力创新点3.具体改进步骤🍀🍀步骤1：创建C3k2_SAMC.py文件🍀🍀步骤2：tasks.py文件修改🍀🍀步骤3：创建YAML配置文件🍀🍀步骤4：新建train.py文件训练模型🍀🍀步骤5：模型结构打印结果1.SAMC注意力简介超声标准平面识别对于疾病筛查、器官评估和生物测量等临床任务至关重要。然而，现有方法未能有效利用浅层结构信息，且难以通过图像增强生成的对比样本捕捉细粒度语义差异，最终导致超声标准平面对结构和判别细节的识别效果欠佳。为解决这些问题，本文提出SEMC，一种新颖的结构增强混合专家对比学习框架，将结构感知特征融合与专家引导对比学习相结合。具体而言，本文首先引入一种新颖的语义-结构融合模块（SSFM），通过有效对齐浅层和深层特征，利用多尺度结构信息增强模型对细粒度结构细节的感知能力。然后，设计了一种新颖的混合专家对比识别模块（MCRM），通过混合专家机制对多层次特征进行分层对比学习和分类，进一步提升类间可分性和识别性能。更重要的是，本文还构建了一个大规模、精细标注的包含六个标准平面的肝脏超声数据集。在我们内部数据集和两个公共数据集上的大量实验结果表明，SEMC在各个指标上均优于最新的最先进方法。原始论文：