FQDNet四头融合网络

高精度实时

针对RGB-IR目标检测的轻量级多尺度融合网络，在不显著增加计算开销的情况下提升小目标检测性能。

Fangzhou, Meng · Aoping, Hong · 唐洪莹 · 童官军

Remote Sensing 2025

参数信息

平均精度均值提升

4.4 %

平均精度均值提升

3.5 %

平均精度均值提升

3.1 %

参数量增加

0.4 M

计算开销

5.5 GFLOPs

技术优势

小目标更准

动态权重四头检测器根据目标尺度自适应分配权重，增强多尺度特征表示，特别改善小目标检测性能。

轻量且实时

采用轻量化的部分跨阶段金字塔和SCDown模块，降低计算复杂度，同时保持高检测精度。

融合更高效

通道交换SCDown模块和轻量级空间通道注意力融合模块先做初步交互，再精细整合互补的RGB-IR特征，提升融合质量。

应用场景

• 多模态目标检测：在遥感、低光等复杂场景中融合可见光与红外信息，提升检测鲁棒性。
• 机器人视觉感知：轻量级设计便于部署在机器人平台上，实时处理多模态视觉信息。
• 低光环境感知：利用红外信息补充可见光不足，提升夜间或低光照下的检测性能。
• 无人机遥感监测：在无人机遥感中处理可见光-红外影像，提高小目标检测精度。