【YOLOv8多模态创新改进】全网独家复现创新 | TGRS 2025 | 引入MROD -YOLO的 MSIA多尺度迭代聚合模块，优化可见光与红外信息的特征交互融合、提升复杂环境中小目标检测效果

一、本文介绍

🔥本文给大家介绍使用 MSIA多尺度迭代聚合模块改进 YOLOv8 多模态目标检测模型，可在特征融合阶段通过多尺度通道注意力引导的迭代聚合机制，充分强化高层语义特征与低层细节特征之间的交互，避免小目标信息在多模态、多尺度融合过程中被高层特征淹没。MSIA 能自适应调节不同尺度和模态特征的贡献比例，减少冗余信息干扰，持续提升融合特征质量，从而在复杂背景下显著降低漏检与误检。相比传统一次性融合方式，该模块结构轻量、对 YOLOv8 框架侵入性低，在保持实时性的同时有效提升多模态目标检测，尤其是小目标检测的精度与鲁棒性。

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