双模态

红外-可见光DEIM双模态目标检测：多级渐进交互+后端聚合融合架构设计现有主流双模态融合方案设计较为单一，特征利用效率不足，主要存在两类缺陷：浅层早期融合在网络浅层直接拼接双模态特征，模态特征未充分解耦，易发生跨模态噪声相互干扰、有效特征被掩盖的问题，无法发挥双模态互补优势；纯晚期隔离融合采用双分支独立编码，仅在骨干末端进行特征拼接，虽避免了浅层噪声干扰，但编码全程无模态交互，存在特征割裂问题，无法在特征提取阶段互相增益，导致可见光纹理与红外位置信息难以深度融合，模型表征能力存在明显瓶颈。

YOLO 双 Backbone 双模态融合：以 LLVIP 数据集为例的红外 - 可见光目标检测实践在弱光、夜间监控和安防场景中，目标检测面临极大挑战：可见光图像噪声强、细节丢失、目标模糊，而红外图像在结构边缘保持得更好，但语义信息不足。如果能将红外（IR）与可见光（VIS）两种模态有效融合，通常可以大幅提升夜间检测表现。

我是有底线的