一、本文介绍⭐本文将LSConv大小卷积模块改进YOLO26网络模型，可用于替换主干或颈部网络中的部分普通卷积，使模型按照“先看大范围、再聚焦小区域”的方式提取特征：大核深度卷积先获取目标周围的背景与上下文关系，再根据这些信息生成小核动态权重，对关键局部区域进行自适应聚合。这样既能扩大YOLO26的有效感受野，又能保留目标边缘、纹理和细小结构，有助于提升小目标、遮挡目标以及复杂背景下的识别和定位能力。与此同时，LSConv采用通道压缩、深度卷积和分组动态聚合，计算复杂度随特征图尺寸近似线性增长，能够减少全局注意力中的无效计算，在增加较少计算开销的情况下改善特征表达，因此更适合实时检测、移动端部署，以及遥感、工业缺陷和智能监控等任务。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、LSConv大小卷积模块介绍2.1，LSConv大小卷积模块的结构图2.2，LSConv大小卷积模块的核心思想2.3，LSConv大小卷积模块的作用2.4，LSNet主干网络的原理2.5适用任务领域三、核心模块完整实现代码四、手把手添加步骤4.1 修改一4.2修改二4.3修改三五、创新改进yaml模型文件创新改进点1🚀创新改进点2🚀六、成功运行结果演示二、LSConv大小卷积模块介绍摘要：视觉网络设计，包括卷积神经网络和视觉Transformer，已显著推动了计算机视觉领域的发展。然而，其复杂的计算过程给实际部署带来了挑战，尤其是在实时应用中。为解决这一问题，研究人员探索了多种轻量级且高效的网络设计方法。不过，现有轻量级模型大多依赖自注意力机制和卷积操作来实现令牌混合。这种依赖性在轻量级网络的感知与聚合过程中会带来效能与效率上的局限，难以在有限的计算预算下实现性能与效率之间的平衡。本文从高效的人类视觉系统所固有的动态异尺度视觉能力中汲取灵感，提出了用于轻量级视觉网络设计的“见大、聚焦小”策略。我们引入了LS（大-小