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一、本文介绍

本文记录的是利用SDFM 模块改进 YOLO26 的多模态融合部分。

SDFM模块（Surface Detail Fusion Module，表层细节融合模块）通过在特征提取网络的浅层引入通道-空间注意力机制，动态生成跨模态特征融合权重。该模块可自适应保留不同模态中的独特信息，抑制背景噪声与光照干扰，实现低层细节的精准对齐与互补增强，为后续检测提供高保真度的底层特征表示，从而提升模型在复杂场景下的目标检测鲁棒性与定位准确性。

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二、SDFM模块介绍

Rethinking the necessity of image fusion in high-level vision tasks: A practical infrared and visible image fusion network based on progressive semantic injection and scene fidelity

2.1 出发点

• 解决浅层特征融合的局限性：传统像素级融合（如直接叠加）易导致细节冗余或丢失，而SDFM通过通道-空间注意力机制动态调整特征权重，实现“结构保留”与“噪声抑制”的平衡。
• 为高层语义融合奠定基础：确保浅层特征中的目标位置（如红外热目标）与可见光场景结构（如建筑物轮廓）准确对齐，避免高层语义注入时出现位置偏差。

2.2 结构原理：基于通道-空间注意力的特征调制

2.2.1 核心组件与流程

SDFM模块的架构如图所示，主要包含以下步骤：