《多模态融合改进》目录一览 | 专栏介绍 ，多模态的全方位改进，提供多模态模型改进完整项目包-开箱即用

必读内容

不清楚如何输入多个模态的图像⁉️ 输入后如何分别进行训练并融合⁉️ 如何进行多模态模型改进⁉️

1️⃣ 本专栏提供完整的多模态改进项目框架，开箱即用，一键运行。

2️⃣ 提供模型的全方位改进范式.，授人以渔，轻松实现多模态融合改进，避免重复。

3️⃣ 同步配置不同模型的融合改进方式，直击论文，轻松完成对比实验

专栏内容每周更新3-5篇，专栏实时评分96，全网最高，质量保证。专栏价格会随着文章数量的增加而增加，早订阅早优惠~
一次订阅，永久使用！ 可开发票用于报销。

目前多模态目标检测相关的论文非常少，论文新颖度极高，使用专栏提供的项目包改进简便。

专栏内容会持续更新，最近更新时间：2025-4-16。

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多模态模型改进目录一览（持续更新中ing）

项目介绍

在大家订阅专栏后，便可在此连接中获取完整的项目包，其中还配置了一些常用的多模态数据集。开箱即用，一键运行。
不同的融合改进方法持续更新中…

专栏地址：YOLO系列模型的多模态融合改进——极易上手、非常好发文的多模态改进教程！

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— 基础篇 —

1、《YOLO系列模型的多模态项目》配置使用教程（必看内容）

2、分析多模态融合中Add与Concat的区别 | 如何在融合部分互换Add和Concat

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— YOLOv12 —

1、【YOLOv12多模态融合改进】（可见光+红外）涉及前期、中期、中后期、后期融合方式的完整配置步骤以及二次改进方案

2、【YOLOv12单模态融合改进】普通数据集的双模型融合改进，涉及中期、中后期、后期融合方式的完整配置步骤以及二次改进方案

3、【YOLOv12多模态融合改进】在前期、中期、中后期、后期多模态融合中添加P2小目标检测层，完整步骤及代码

4、【YOLOv12多模态融合改进】在前期、中期、中后期、后期多模态融合中添加P6大目标检测层，完整步骤及代码

5、【YOLOv12多模态融合改进】| CFT：跨模态融合Transformer | 利用Transformer的自注意力机制，解决跨模态融合中的长距离依赖和全局信息整合问题

6、【YOLOv12多模态融合改进】| 引入轻量化特征提取模块，解决多模态中的双模型参数量、计算量增加问题（适用不同的轻量化模块）

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— YOLO11 —

1、【YOLOv11多模态融合改进】（可见光+红外）涉及前期、中期、中后期、后期融合方式的完整配置步骤以及二次改进方案

2、【YOLOv11单模态融合改进】普通数据集的双模型融合改进，涉及中期、中后期、后期融合方式的完整配置步骤以及二次改进方案

3、【YOLOv11多模态融合改进】在前期、中期、中后期、后期多模态融合中添加P2小目标检测层，完整步骤及代码

4、【YOLOv11多模态融合改进】在前期、中期、中后期、后期多模态融合中添加P6大目标检测层，完整步骤及代码

5、【YOLOv11多模态融合改进】| CFT：跨模态融合Transformer | 利用Transformer的自注意力机制，解决跨模态融合中的长距离依赖和全局信息整合问题

6、【YOLOv11多模态融合改进】| 引入轻量化特征提取模块，解决多模态中的双模型参数量、计算量增加问题（适用不同的轻量化模块）

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— YOLOv10 —

1、【YOLOv10多模态融合改进】（可见光+红外）涉及前期、中期、中后期、后期融合方式的完整配置步骤以及二次改进方案

2、【YOLOv10单模态融合改进】普通数据集的双模型融合改进，涉及中期、中后期、后期融合方式的完整配置步骤以及二次改进方案

3、【YOLOv10多模态融合改进】在前期、中期、中后期、后期多模态融合中添加P2小目标检测层，完整步骤及代码

4、【YOLOv10多模态融合改进】在前期、中期、中后期、后期多模态融合中添加P6大目标检测层，完整步骤及代码

5、【YOLOv10多模态融合改进】| CFT：跨模态融合Transformer | 利用Transformer的自注意力机制，解决跨模态融合中的长距离依赖和全局信息整合问题

6、【YOLOv10多模态融合改进】| 引入轻量化特征提取模块，解决多模态中的双模型参数量、计算量增加问题（适用不同的轻量化模块）

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— YOLOv8 —

1、【YOLOv8多模态融合改进】（可见光+红外）涉及前期、中期、中后期、后期融合方式的完整配置步骤以及二次改进方案

2、【YOLOv8单模态融合改进】普通数据集的双模型融合改进，涉及中期、中后期、后期融合方式的完整配置步骤以及二次改进方案

3、【YOLOv8多模态融合改进】在前期、中期、中后期、后期多模态融合中添加P2小目标检测层，完整步骤及代码

4、【YOLOv8多模态融合改进】在前期、中期、中后期、后期多模态融合中添加P6大目标检测层，完整步骤及代码

5、【YOLOv8多模态融合改进】| CFT：跨模态融合Transformer | 利用Transformer的自注意力机制，解决跨模态融合中的长距离依赖和全局信息整合问题

6、【YOLOv8多模态融合改进】| 引入轻量化特征提取模块，解决多模态中的双模型参数量、计算量增加问题（适用不同的轻量化模块）