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全新升级YOLOv8双模态RGB与红外融合检测源码,多版本深度优化性能飙升
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领先性能的YOLOv8双模态检测框架

本项目基于最新YOLOv8架构,创新性地融合可见光(RGB)与红外(IR)双模态信息,构建高性能目标检测系统。
源码完全开源,经过多轮迭代优化,显著提升复杂环境下的检测精度与鲁棒性,尤其适用于夜间、低光照等挑战场景。

深度优化多个增强版本

在原始YOLOv8基础上,我们提出了多个改进版本,涵盖主干网络强化、注意力机制引入、特征金字塔重构等策略,全面激活模型潜力。
所有改进均经实验验证,可稳定提升mAP指标,尤其对小尺寸目标具有更强识别能力。

支持早期与中期多模态融合策略

不同于传统单一融合方式,本方案同时集成早期融合与中期特征融合机制,充分挖掘跨模态互补信息。
通过精细化设计的融合模块,实现更高效的特征交互,显著增强模型对隐蔽或遮挡目标的感知能力。

附赠即用型LLV数据集(TXT标签格式)

配套提供预处理完成的LLV公开数据集,所有标注已转换为标准YOLO格式的txt文本,用户仅需配置数据路径即可直接训练,省去繁琐的数据清洗与格式转换过程,极大提升开发效率。

高度集成,开箱即用

整个代码库结构清晰,模块化设计,包含详细使用说明文档。
无论是否源码,均欢迎技术交流。
课题组长期深耕目标检测领域,专注于小目标与多模态融合方向,具备扎实理论与实践经验。

支持学术研究与论文发表

本项目适合作为本科、硕士毕业设计核心内容,选取2-4个创新点即可满足学位论文要求;亦可用于期刊或会议投稿,精选1-3个改进点即可形成完整科研成果,助您高效产出。

提供部分二次开发指导服务

后可获得完整可运行代码包,并支持基础性二次改进指导。
所有改进模块均已验证通过,无需额外编码,替换数据路径后立即启动训练,加速您的科研进程。

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