【YOLO26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 YOLO26 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 YOLO26 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。🔥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！🔥🔥YOLO多模态改进专栏目录：《YOLO多模态全网独家创新》多模态融合改进教程，包含早期融合、中期融合、后期融合、损失函数改进、二次创新模块、独家创新等几百种创新点改进，答疑群提供完整项目，永久更新中🔥YOLO多模态创新订阅地址：YOLO多模态创新改进专栏—轻松跑实验、多模态项目较容易冲顶会顶刊，永久更新中本文目录一、本文介绍二、MSIA多尺度迭代聚合模块介绍