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一、本文介绍

⭐本文在YOLO26中引入WDAM基于小波的方向注意力模块，可通过Haar小波将特征分解为低频语义与水平、垂直、对角高频细节，并利用方向性高频信息引导低频注意力聚焦目标区域。该模块能够强化目标边缘、轮廓和条带状结构，提升小目标、低对比度目标及复杂背景下的定位与识别能力，同时抑制噪声和无关区域响应。相比普通自注意力，WDAM仅在降采样后的低频分量上计算注意力，兼顾特征表达、计算效率和显存占用，适合部署于YOLO26的骨干网络或颈部特征融合阶段。

YOLO26创新专栏目录：YOLO26涨点改进目录| 含Conv卷积、主干网络、注意力机制、Neck特征融合、检测头、知识蒸馏、模型剪枝、轻量化改进、损失函数、二次创新C2PSA/C3k2等各种顶会顶刊创新改进

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本文目录

一、本文介绍

二、 WDAM小波方向注意力模块介绍

2.1， WDAM小波方向注意力模块的结构图

2.2， WDAM小波方向注意力模块的核心思想

2.3， WDAM小波方向注意力模块的作用

2.4， WDAM小波方向注意力模块的原理

2.5 适用任务领域

三、核心模块的完整实现代码

四、手把手添加步骤

4.1 修改一

4.2 修改二

4.3 修改三

五、创新改进yaml模型文件

创新改进点1🚀

创新改进点2🚀

创新改进点3🚀

六、成功运行结果演示

二、 WDAM小波方向注意力模块介绍

摘要：闪烁伪影由不稳定的光照和行间曝光不一致引起，在短曝光摄影中构成重大挑战，严重损害图像质量。与典型的伪影（如噪声和低光）不同，闪烁是一种具有特定时空模式的结构化退化，而当前通用的修复框架并未考虑这一特性，导致闪烁抑制效果不佳，甚至产生鬼影伪影。本研究揭示了闪烁伪影的两个内在特征：周期性和方向性，并提出了“Flickerformer”——一种基于Transformer的架构，能够有效消除闪烁伪影而不引入鬼影。具体而言，“Flickerformer”包含三个关键组件：基于相位的融合模块（PFM）、自相关前馈网络（AFFN）以及基于小波的定向注意力模块（WDAM）。基于周期性， PFM 通过帧间相位相关来自适应聚合突发特征；而 AFFN 则利用帧内结