前言本文介绍了轻量级骨干网LWGANet及其核心模块LWGA在YOLO26中的结合。现有用于遥感（RS）视觉质量分析的轻量级神经网络存在空间初始冗余和通道冗余问题，无法应对RS场景挑战。LWGA采用异构分组策略，将通道划分为4个不重叠子集，每个子集对应特定特征尺度，通过专用子模块处理并融合多尺度特征。我们将相关代码加入指定目录，在ultralytics/nn/tasks.py中注册，配置YOLO26 - C3k2_LWGA.yaml文件，最后通过实验脚本和结果验证了方法的有效性。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
自动刷课答题脚本 可接入api进行答题)
