一、本文介绍🔥本文给大家介绍使用 LCAFM轻量交叉注意力融合模块 改进YOLO26网络模型，通过跨模态引导注意力机制实现可见光与红外特征的深度融合，使模型在特征提取与融合阶段能够充分利用两种模态的互补信息，从而增强特征表达能力并缓解模态差异带来的干扰。通过双向引导与门控自适应融合策略，模型可以根据不同场景动态选择更有效的信息，提高对复杂环境下目标的感知能力。其优势在于显著提升检测精度与鲁棒性，尤其在低光照、遮挡和小目标场景中表现更优，同时由于模块采用轻量化设计，在增强性能的同时不会显著增加计算开销，保证了YOLO26的实时性与可扩展性。🔥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、LCAFM轻量交叉注意力融合模块介绍2.1 LCAFM轻量交叉注意力融合模块结构图2.2 LCAFM模块的作用：2.3 LCAFM模块的原理2.4LCAFM模块的优势三、完整核心代码