【YOLOv10多模态涨点改进】独家创新首发| TGRS 2025 | 引入UMIS-YOLO中的RFF残差特征融合模块，通过残差连接和多尺度特征融合，优化了目标边界的精确度，适合实例分割、小目标检测
一、本文介绍
🔥本文给大家介绍使用 UMIS-YOLO中的RFF残差特征融合模块 改进 YOLOv10 多模态网络模型，能够有效增强低层和高层特征的融合，提升小目标检测精度，特别是在复杂背景下。通过残差连接和多尺度特征融合，RFF 模块优化了目标边界的精确度，减少了冗余信息，提升了检测鲁棒性。该模块在保证高效性的同时，具有轻量化设计，适合实时检测任务，显著提升了 YOLOv10 在多模态目标检测和分割任务中的整体性能。
🔥欢迎订阅我的专栏、带你学习使用最新-最前沿-独家YOLO多模态创新改进！🔥