目录
一、核心痛点与改进动机（贴合ACM 2025研究趋势）
二、全网独家创新：LGLBlock模块设计（ACM 2025创新点）
2.1 LGLBlock模块整体结构（独家创新）
2.2 LGLBlock与YOLO26的融合方案（独家适配）
三、LGLBlock模块代码实现（可直接复制运行，ACM 2025复现标准）
3.1 环境配置（必看，确保复现成功）
3.2 LGLBlock模块核心代码（独家实现）
3.3 LGL-YOLO26完整模型代码（集成LGLBlock）
四、应用案例（ACM 2025实验级，可直接用于投稿）
4.1 案例一：医学图像分割（肺结节分割，临床级数据）
4.1.1 数据集与实验配置
4.1.2 实验结果与分析
4.2 案例二：小目标检测（无人机低空小目标，工业级数据）
4.2.1 数据集与实验配置
4.2.2 实验结果与分析
五、模型训练与推理完整流程（可直接复现，ACM 2025标准）
5.1 训练代码（双任务适配）
5.2 推理代码（双任务适配，可直接生成结果）
六、常见问题与解决方案（工程落地+ACM 2025投稿适配）
七、总结与ACM 2025投稿展望
前言：YOLO26作为轻量级目标检测与分割模型的新一代标杆，凭借轻量化架构与高效推理性能，广泛应用于医学影像分析、低空小目标检测等场景。但在实际落地中，其存在两大核心痛点：一是医学图像分割中，病灶边缘细节模糊、长距离语义关联不足，导致分割精度偏低；二是小目标检测中，特征提取不充分，易出现漏检、误检，难以满足ACM 2025“高精度、高效率、强适配”的研究要求。为此，本文提出全网独家创新改进方案——在YOLO26中引入LGLBlock（Large Kernel Local-Global-Local Block，大核局部-全局-局部模块），通过“局部特征捕捉-全局语义融合-局部细节校准”的三阶特征处理机制，同时解决长距离语义提取与边缘细节保留的矛盾，在医学图像分割和小目标检测任务中实现高效涨点，代码可直接复现，实验结果符合ACM 2025投稿标准，兼顾学术严谨性与工程落地性。
