前言本文介绍了将LS（Large - Small）卷积与YOLO26相结合的方法。LS卷积受人类视觉系统动态异尺度感知能力启发，由大核感知（LKP）和小核聚合（SKA）两部分组成，能实现“广域上下文捕获”和“局部关键特征融合”，解决传统卷积和自注意力在轻量级模型中的局限。我们将集成LS卷积的C3k2_LSConv模块引入YOLO26，对相关代码进行修改和注册，并配置了YOLO26 - C3k2_LSConv.yaml文件。实验脚本表明，该结合方式可应用于目标检测任务。文章目录： YOLO26改进大全：卷积层、轻量化、注意力机制、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头全方位优化汇总专栏链接: YOLO26改进专栏介绍摘要