【YOLOv8多模态创新改进】独家创新改进首发 | SCI一区Top 2025 | 引入CIMFusion 跨模态交互特征融合模块，增强可见光和红外图像之间的特征交互，含多种创新改进，顶会顶刊发文热点

一、本文介绍

🔥本文给大家介绍使用 CIMFusion 跨模态交互特征融合模块 改进 YOLO 的多模态目标检测模型，通过跨模态注意力机制有效融合可见光和红外图像的特征，提升了模型对多模态信息的利用效率。在恶劣天气或复杂环境下，CIM 模块增强了模型的鲁棒性和泛化能力，帮助 YOLO 保持高精度的检测表现，尤其对小目标和复杂背景具有更好的适应性。同时，CIM 模块的高效计算设计保证了实时性，使得 YOLO 在多模态目标检测中能够平衡性能和计算开销，提升整体检测效果。

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本文目录

一、本文介绍

二、CIMFusion 跨模态交互特征融合模块介绍

2.1 CIMFusion 跨模态交互特征融合模块结构图

2.2 CIMFusion 跨模态交互特征融合模块的作用

2.3 CIMFusion 跨模态交互特征融合模块的原理

2.4 CIMFusion 跨模态交互特征融合模块的优势

三、完整核心代码

 四、手把手教你配置模块和修改tasks.py文件

1.首先在ultralytics/nn/newsAddmodules创建一个.py文件

2.在ultralytics/nn/newsAddmodules/__init__.py中引用

3.修改tasks.py文件

五、创建涨点yaml配置文件

🚀 中期融合创新改进🔥: yolov8-midfusion-CMFM.yaml

🚀 中后期融合创新改进🔥: yolov8-mid-to-late-CMFM.yaml

🚀 后期融合创新改进🔥: yolov8-latefusion-CMFM.yaml

六、正常运行

二、CIMFusion 跨模态交互特征融合模块介绍

摘要：可见光（VIS）与红外光（IR）模态的互补特性在自动驾驶场景感知中具有关键作用，尤其在弱光环境下表现突出。然而，如何有效利用可见光与红外图像的互补信息来提升感知性能仍面临挑战。这些挑战主要源于三大问题：动态光照条件下难以自适应平衡可见光与红外信息的贡献度、依赖静态融合策略无法充分挖掘跨模态互补性，以及现有数据集在场景多样性、精细光照标注和高成像质量方面的局限性。为解决这些问题，我们提出了一种基于边缘引导的光照感知交互式学习检测器（EI2Det），该系统包含三个创新模块：跨模态交互模块通过可见光优先与红外光优先的多头交叉注意力机制，优化模态间与模态内特征表征，提升模型鲁棒性和适应性；光照感知加权模块预测光照强度水平，动态调整可见光与红外特征的贡献度，确保不同光照条件下的有效融合；边缘引导融合模块利用关键边缘信息引导检测器聚焦目标边界，显著增强定位能力。此外，我们推出了一套多模态全时自动驾驶数据集（MFAD），包含12,37