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一ã€�本文介ç»�本文给大家介ç»�使用 Residual Haar Discrete Wavelet Transform (RHDWT) 模å�—ä¸� YOLO26 结å�ˆï¼Œèƒ½å¤Ÿæ˜¾è‘—æ��å�‡ç›®æ ‡æ£€æµ‹çš„效æ�œï¼Œå°¤å…¶æ˜¯åœ¨å¤„ç�†å¸¦æœ‰æ�¡çº¹å™ªå£°æˆ–å¤�æ�‚背景的图åƒ�时。RHDWT模å�—通过结å�ˆæ�¡çº¹å™ªå£°çš„æ–¹å�‘性先验ä¸�æ•°æ�®é©±åŠ¨çš„特å¾�交互，å¢�强了图åƒ�的特å¾�表示，å�»é™¤å™ªå£°çš„å�Œæ—¶ä¿�留了图åƒ�细节。这使得YOLO26在å¤�æ�‚ç�¯å¢ƒä¸­è¡¨ç�°æ›´åŠ 精准，å‡�少误检和æ¼�检，æ��å�‡äº†æ£€æµ‹ç²¾åº¦å’Œé²�棒性。具体æ€�么使用请看全文ï¼�🔥欢è¿�订阅我的专æ �ã€�å¸¦ä½ å­¦ä¹ ä½¿ç”¨æœ€æ–°-最å‰�沿-独家YOLO26创新改进ï¼�🔥YOLO26专æ �改进目录：全新YOLO26改进专æ �包å�«å�·ç§¯ã€�主干网络ã€�å�„ç§�注æ„�力机制ã€�检测头ã€�æ�Ÿå¤±å‡½æ•°ã€�Neck改进ã€�å°�ç›®æ ‡æ£€æµ‹ã€�二次创新模å�—ã€�多ç§�组å�ˆåˆ›æ–°æ”¹è¿›ã€�全网独家创新等创新点改进全新YOLO26专æ �订阅链æ�¥ï¼šå…¨æ–°YOLO26创新改进高效涨点+永久更新中（至少500+改进）+高效跑å®�验å�‘论文本文目录一ã€�本文介ç»�二ã€�RHDWT模å�—介ç»�

1 RHDWT模�结�图

2 RHDWT模�的作用：

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首先在ultralytics/nn/newsAddmodules创建一个.py文件

在ultralytics/nn/newsAddmodules/__init__.py中引用

修改tasks.py文件

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