一、本文介绍🔥本文给大家介绍使用PRM相位校正模块改进YOLO26网络模型，在特征提取阶段从频率域增强目标表征，改善模型在复杂背景、弱小目标、低对比度目标和跨场景检测中的鲁棒性。PRM 通过 FFT 将 YOLO26 的中间特征分解为幅度谱和相位谱，其中幅度谱用于提取目标显著性能量信息，相位谱用于建模和校正不同场景、不同成像条件下的结构差异；再通过 IFFT 生成目标感知引导图，对原始特征进行残差增强。其优势在于能够减少模型对单一数据域背景纹理、噪声和成像风格的过拟合，提升目标与背景的可分性，降低小目标漏检和复杂背景误检，同时增强 YOLO26 在未知场景中的泛化能力。🔥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、PRM相位校正模块介绍2.1 PRM相位校正模块结构图2.2PRM 模块的作用：2.3 PRM模块的原理2.4PRM模块的优势