一、本文介绍🔥本文给大家介绍使用MEPF掩膜增强像素级融合模块改进YOLOv12 多模态目标检测模型，可在网络输入阶段以像素级方式高效融合 RGB 与红外信息，通过掩膜引导机制突出跨模态一致的目标区域并抑制背景冗余，从而显著增强小目标和弱目标的可见性。MEPF 在保持极低参数量与计算开销的同时，避免了传统像素级融合带来的空间错位与信息损失问题，使 YOLOv12 的骨干网络能够从更干净、更具判别性的融合图像中提取特征。相比高层特征融合或重型跨模态注意力方法，MEPF 对 YOLOv12 框架侵入性低、易于集成，能够在复杂环境下有效降低误检与漏检，并兼顾检测精度与实时性能，尤其适用于多模态小目标检测任务。🔥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、MEPF掩膜增强像素级融合模块介绍2.1 MEPF掩膜增强像素级融合模块结构图2.2 MEPF掩膜增强像素级融合模块的作用2.3 MEPF掩膜增强像素级融合模块的原理2.4 MEPF掩膜增强像素级融合模块的优势三、完整核心代码四、手把手教你配置模块和修改tasks.py文件