【YOLO26多模态融合改进】（可见光+红外）涉及像素级融合、特征级融合（中期、中后期、后期）、决策级融合的完整配置步骤以及二次改进方案

前言

主题： YOLO26的多模态融合改进

方式： 像素级融合、特征级融合（中期、中后期、后期）、决策级融合。

内容： 包含融合方式详解和完整的项目包和配置步骤以及二次改进建议，开箱即用，一键运行。

专栏目录：《多模态模型改进》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

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！

文章目录

• 前言
• 一、融合方式
• • 1.1 像素级融合方法及结构图
  • 1.2 中期融合方法及结构图
  • 1.3 中-后期融合方法及结构图
  • 1.4 后期融合方法及结构图
  • 1.5 决策级融合方法及结构图
• 二、完整配置步骤
• • 2.1 像素级融合
  • 2.2 中期融合
  • 2.3 中-后期融合
  • 2.4 后期融合
  • 2.5 决策级融合
• 三、成功运行结果
• 四、二次改进方案

一、融合方式

1.1 像素级融合方法及结构图

定义： 在网络输入阶段将多模态数据直接合并，形成统一的特征表示。

实现方式： 将 RGB（3 通道）与红外（3 通道）图像直接拼接为 6 通道输入，以保留原始模态的细节信息。

结构示意图：

1.2 中期融合方法及结构图

定义： 在网络中间层（骨干网络与颈部网络之间）对多模态特征进行融合。

实现方式： 每个模态通过独立的骨干网络提取特征，融合时采用Concat操作合并特征图，送入颈部网络。

结构示意图：

1.3 中-后期融合方法及结构图

定义： 在颈部网络的上采样之后对多模态特征进行融合。

实现