现实场景中的目标检测面临遮挡、光照变化、背景杂乱、尺度差异等多重挑战，这些因素会导致特征提取不完整、模型泛化能力下降。
一、多模态融合目标检测方法
核心思路：融合不同模态数据的互补信息，弥补单一模态的局限性。
1. 模态类型与融合策略
| 模态组合 | 应用场景 | 融合优势 |
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| RGB + 红外图像 | 夜间监控、低光照环境 | 红外图像对温度敏感，可穿透雾霾/烟雾，补充 RGB 在弱光下的语义缺失。 |
| RGB + 深度图像 | 自动驾驶、机器人避障 | 深度图提供三维空间信息（如目标距离、形状），解决 RGB 图像中遮挡和尺度歧义。 |
| 图像 + 点云数据 | 智能交通、工业检测 | 点云的稀疏三维结构与图像的稠密二维纹理结合，提升复杂背景下的目标定位精度。 |
2. 技术实现路径
早期融合：在原始数据层融合（如将 RGB 与红外图像拼接为多通道输入）。
优势：保留底层细节信息，适用于简单网络结构。
案例：在夜间行人检测中，将 RGB 图像（可见光纹理）与红外图像（热分布）叠加输入 CNN，模型可同时捕捉衣物颜色和人体热轮廓，减少低光照下的漏检。
晚期融合：对不同模态分别提取特征后，通过加权求和、注意力机制等方式融合。
优势：灵活调整各模态权重，适用于复杂场景（如多目标遮挡）。
案例：在医疗影像中，CT 图像（结构信息）与 PET 图像（代谢信息）经独立编码器提取特征后，通过门控机制（Gated Fusion）动态选择关键模态，提升肿瘤检测准确率。
跨模态注意力机制：引入注意力模块（如 Transformer）增强模态间交互。
优势：聚焦跨模态的关键对应区域（如 RGB 中的车轮与点云中的三维结构），抑制无关背景干扰。
二、对抗训练增强模型鲁棒性
核心思路：通过人工构造对抗样本（如添加噪声、扰动特征），迫使模型学习更鲁棒的特征表示。
1. 对抗训练流程
输入图像 → 生成对抗扰动（如 FGSM、PGD 算法）→ 构造对抗样本 → 与原始样本共同训练模型 → 优化损失函数（如交叉熵 + 对抗损失）
2. 典型应用场景
光照变化鲁棒性：在训练数据中添加随机亮度、对比度扰动，或模拟雾天、雨天等退化场景（如使用 CycleGAN 生成逼真低质图像），迫使模型关注目标的不变性特征（如形状、纹理结构）。
对抗样本防御：通过对抗训练使模型对恶意攻击（如对抗噪声导致的误检）具备抗性。例如，在自动驾驶场景中，对抗训练可提升模型对道路标志被涂鸦篡改时的正确识别率。
特征解耦学习：结合对比学习，将目标的本质特征（如车辆轮廓）与干扰因素（如路面反光）解耦。例如，通过对比同一目标在不同光照下的样本，迫使模型提取光照不变的特征向量。
三、多技术融合的协同效应
实际应用中，多模态融合与对抗训练可结合使用，形成“数据增强 + 特征增强”的双重优化：
1. 多模态数据提供更丰富的输入维度，降低对抗扰动对单一模态的影响（如红外图像对光照扰动不敏感）；
2. 对抗训练引导模型聚焦多模态的互补特征，避免因模态间对齐误差导致的性能下降。
案例：在无人机巡检中，融合可见光图像（纹理细节）与 SAR 雷达图像（全天候穿透能力），并通过对抗训练模拟云层遮挡、电磁干扰等极端条件，可显著提升输电塔故障检测的可靠性。
四、开源项目
1. SKU110K - DenseDet：基于mmcv和mmdetection开发，用于密集场景数据集SKU - 110K的目标检测。该数据集包含大量密集排列的商品图像，项目通过先进的检测算法，能在这种复杂场景中实现高精度目标检测，可应用于零售行业的商品库存管理和货架监控等场景。
2. Tracklite：专为NVIDIA Jetson Nano设计，采用TensorRT优化YOLOv3模型，结合Deep Sort实现高效的实时目标检测和追踪。它不仅适用于Jetson Nano平台，也可在x64架构上运行，能应用于安防监控、智能交通、商业分析、物流管理等多个领域，在复杂场景下可以实时检测和追踪特定区域内的人员或物体。
3. smpisd - MTPNet：针对红外船舶检测任务中复杂场景下存在的问题提出的模型。该模型包括场景语义提取、深度特征提取和预测三个阶段，通过引入场景语义提取器、多任务感知模块等，以及采用软微调训练策略，能够在复杂场景中精确检测到小型和暗淡的目标，并且作者还推出了带场景分割的红外船舶数据集（IRSDSS）。
4. AMFD：上海交通大学团队发布的自适应模态融合蒸馏框架，用于多光谱目标检测。其配套的SMOD数据集标注了驾驶场景中常见的行人、骑行者、自行车和汽车四类目标，并对每类目标的遮挡程度进行了标注，包含丰富的光照变化等复杂场景。AMFD框架充分利用教师网络的原始模态特征，提高了模型压缩效果，使学生网络能够获得独立于教师网络的最佳融合策略，而无需额外的特征融合模块。
5. YOLO - MS：基于RTMDet的实时目标检测系统，专注于优化多尺度表示学习，改进了传统的多尺度特征融合策略，在保持高速运行的同时，显著提高了对复杂场景中物体的检测精度。它支持多种流行的检测网络，可在不同硬件配置上运行，提供了自动混合精度训练支持，适用于自动驾驶、视频监控、无人机导航和机器人等领域。
结言
复杂场景下的目标检测需突破单一模态和静态训练的局限性，通过多模态信息融合与对抗鲁棒性训练的协同创新，推动模型在真实环境中的可靠性与泛化能力提升。未来技术将更注重场景自适应、计算高效性和数据利用效率，以满足智能安防、自动驾驶、智慧医疗等领域的实际需求。
