一、本文介绍⭐本文在YOLO26中引入IRA倒残差注意力模块，可通过轻量倒残差卷积提取局部纹理，并利用通道与空间注意力自适应强化关键类别特征和目标区域、抑制背景噪声。将其部署于骨干网络或颈部特征融合阶段，有助于提升小目标、遮挡目标、低对比度目标及复杂背景目标的辨识和定位能力，减少误检与漏检。相比普通卷积或重型注意力模块，IRA兼具特征选择能力、残差信息保留和较低参数量，能够在改善检测精度与鲁棒性的同时，较好维持YOLO26的实时推理和移动端部署优势。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经独家创新改进，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、IRA 倒残差注意力模块介绍2.1，IRA 倒残差注意力模块的结构图2.2，IRA 倒残差注意力模块的核心思想2.3，IRA 倒残差注意力模块的作用2.4，IRA 倒残差注意力模块的原理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yaml模型版本🚀六、成功运行结果演示二、IRA 倒残差注意力模块介绍摘要：近年来，快照多光谱（MS）成像技术的进展使得适用于消费级和移动设备的紧凑型、低成本光谱传感器成为可能。这些系统能够捕获比传统RGB传感器更丰富的光谱信息，从而提升关键成像任务，包括色彩校正。然而，大多数现有方法将色彩校正流程拆分为独立的阶段，往往在处理早期就丢弃MS数据。我们提出了一种统一的、基于学习的框架，该框架可实现端到端的色彩校正，并能联合利用来自高分辨率RGB传感器和辅助低分辨率MS传感器的数据。我们的方法将整个流程整合于单一模型中，可生成连贯且色彩准确的输出结果。通过重构两种不同的先进图像到图像转换架构，我们验证了该框架的灵活性与通用性。为支