YOLOv11-RGBT：开启多模态目标检测新篇章
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/YOLOv11-RGBT 在目标检测领域，多模态信息的融合一直是提升检测精度和鲁棒性的关键。YOLOv11-RGBT项目以其创新的融合技术和灵活的配置方式，为灰度图像和红外图像的多模态目标检测任务带来新的可能。
项目介绍
YOLOv11-RGBT项目基于YOLOv11架构，通过引入多信息融合技术，实现了对灰度图像和红外图像的有效融合，大幅提升了目标检测的性能。项目支持多种配置方法，使得用户能够根据自身需求灵活调整，轻松实现数据集的配置。
项目技术分析
YOLOv11-RGBT继承了YOLOv11的强大性能，同时通过以下技术创新，进一步增强了目标检测的能力：
- 多模态数据融合：通过引入SimOTM等预处理方法，将单通道灰度图像转换为三通道图像，实现与彩色或多通道图像的有效融合。
- 灵活的数据配置：支持目录配置和TXT文件配置，用户可以根据数据集的实际情况选择最合适的配置方式。
项目技术应用场景
YOLOv11-RGBT的应用场景广泛，尤其在以下领域具有显著优势：
- 安防监控：利用可见光和红外图像的融合，提高在低光照条件下的目标检测能力。
- 无人驾驶：通过融合不同模态的图像信息，增强车辆对周围环境感知的准确性和鲁棒性。
项目特点
- 易于配置：支持目录和TXT文件两种配置方式，适应不同用户的需求。
- 兼容性强：与YOLOv11环境无缝对接，用户可基于已有环境快速部署。
- 多模态融合：支持多光谱目标检测、多光谱关节点检测、多光谱实例分割等多种任务。
- 扩展性良好：通过简单的参数调整，即可适应不同的训练模式和任务需求。
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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