一、本文介绍🔥本文给大家介绍使用 DCM细节补偿模块 改进YOLO26网络模型，DCM细节补偿模块融合原始连续特征与量化或深层增强后的语义特征，并通过深度可分离卷积、通道注意力和残差连接选择性补充边缘、纹理及局部结构，减少下采样、特征离散化或多尺度融合造成的信息损失。该模块能够增强小目标、低对比度目标、遮挡目标和边界模糊目标的特征响应，提高分类与定位精度，降低漏检和误检；同时具有信息保留完整、特征筛选自适应、结构轻量和易于集成等优势。🔥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、DCM细节补偿模块介绍2.1 DCM细节补偿模块结构图2.2 DCM细节补偿模块的作用：2.3 DCM细节补偿模块的原理2.4 DCM细节补偿模块的优