张小明
前端开发工程师
🔥本文给大家介绍使用 LIF 局部光照感知融合模块引入 YOLOv8 多模态红外–可见光目标检测中，可根据图像不同区域的局部光照条件自适应分配 RGB 与红外特征权重，在亮区充分利用可见光的纹理信息，在暗区或夜间更侧重红外的目标轮廓信息，从而实现合理且稳定的互补融合。该模块通过像素级权重映射有效缓解传统融合方法在复杂光照环境下产生的融合退化问题，减少多模态检测中的误检与漏检。同时，LIF 结构轻量、可解释性强，对 YOLOv8 框架侵入性低，几乎不增加计算开销即可显著提升复杂光照场景下的检测鲁棒性与整体性能，尤其适用于实时多模态目标检测任务。
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李华
一、本文介绍 🔥本文给大家介绍使用 LIF 局部光照感知融合模块引入 YOLOv8 多模态红外–可见光目标检测中，可根据图像不同区域的局部光照条件自适应分配 RGB 与红外特征权重，在亮区充分利用可见光的纹理信息，在暗区或夜间更侧重红外的目标轮廓信息，从而实现合理且稳定的…
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