一、本文介绍⭐本文在YOLO26模型中引入DEConv细节增强卷积模块，利用普通卷积与中心差分、角度差分、水平差分和垂直差分等多种差分卷积协同提取特征，在保留目标主体和强度信息的同时进一步强化边缘、轮廓、纹理以及方向梯度等高频细节，从而提升网络对小目标、弱纹理目标、边界模糊目标和复杂背景目标的特征辨识与定位能力。DEConv通过将传统梯度先验显式融入卷积学习，可以增强普通卷积的特征表示能力和泛化能力。 更重要的是，DEConv采用重参数化策略，可在训练阶段利用多分支结构充分学习丰富特征，而在部署和推理阶段将多个卷积分支等效合并为单个标准卷积，在保持性能的同时基本不增加相对于普通卷积的参数量、计算量和推理负担。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YOLO26订阅专栏地址：全新YOLO26独家创新改进，适合高效发表SCI和CCF小论文、大论文写作。本文目录一、本文介绍二、DEConv细节增强卷积介绍2.1，DEConv细节增强卷积的结构图2.2，DEConv细节增强卷积的核心思想2.3，DEConv细节增强卷积的作用2.4，DEConv细节增强卷积的原理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、yaml模型文件创新改进版本🚀六、成功运行结果演示二、DEConv细节增强卷积介绍摘要：单图像去雾处理是一个具有挑战性的不适定问题，其目标是从观测到的雾霾图像中估计出无雾霾的潜在图像。部分现有的基于深度学习的方法致力于通过增加卷积层的深度或宽度来提升模型性能；然而，卷积神经网络（CNN）结构的学习能力尚未得到充分探索。本文提出一种细节增强注意力块（DEAB），该块由细节增强卷积（DEConv）和内容引导注意力（CGA）构成，旨在增强特征学习能力以改善去雾性能。具体而言，DEConv将先验信息整合到常规卷积层中，从而增强其表征能力和泛化能力；随后通过使用重参数化技术，将DEConv等效转换为一个不含额外参数及计算成本的普通卷积层。通过为每个通道分配独特的空间重要