前言本文介绍了双边高效视觉注意力网络（BEVANet），并将其核心特征提取单元EVA集成进YOLO26。实时语义分割面临捕捉大感受野和细化精细轮廓的挑战，BEVANet通过SDLSKA、CKS、CFFN等模块解决这些问题，扩大感受野、提升性能、丰富上下文特征。我们将EVA相关代码集成到YOLO26中，创建C3k2_EVA模块，并在tasks文件中进行注册。实验证明，YOLO26-C3k2_EVA在目标检测任务中表现良好，实现了实时分割速度和较高的交并比。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改进专栏文章目录前言介绍摘要文章链接基本原理关键子模块详解1. SDLSKA：稀疏分解大分离核注意力（LKA的核心执行单元）（1）设计思路（2）具体结构与操作（3）核心优势2. CKS：综合核选择（LKA的自适应融合单元）（1）设计痛点（2）具体结构与操作（3）核心优势3. CFFN：卷积前馈网络（EVA的特征精炼单元）（1）核心操作（2）核心作用核心代码YOLO26引入代码注册步骤1:步骤2配置yolo26-C3k2_EVA.yaml实验脚本结果介绍摘要实时语义分割面临双重挑战：需设计高效架构，既要捕捉大感受野以实现语义理解，又要细化精细轮廓。视觉 Transformer（Vision Transformers）能有效建模长程依赖关系，但计算成本高昂。为应对这些挑战，我们提出了大核注意力（Large Kernel Attention, LKA）机制。所设计的双边高效视觉注意力网络（Bilateral Efficient Visual Attention Network, BEVANet）通过稀疏分解大分离核注意力（Sparse Decomposed Large Separable Kernel Attentions, SDLSKA）扩大感受野、捕捉上下文信息，并提取视觉与结构特征。综合核选择（Comprehensive Kernel Selection, CKS）机制可动态调整感受野，进一步提升性能。此外，深层大核金字塔池化模块（Deep Large Kernel Pyramid Pooling Module, DLKPPM）通过协同结合空洞卷积与大核注意力，丰富上下文特征。双边架构促进分支间的频繁交互，而边界引导自适应融合（Boundary Guided Adaptive Fusion, BGAF）模块在边界引导下融合空间特征与语义特征，提升边界描绘精度。BEVANet 实现了 33 帧 / 秒（FPS）的实时分割速度，无预训练时的交