1.视觉与热成像协同下的目标检测新融合

轻量化YOLO模型在低光与红外融合场景中实现实时边缘检测

YOLO结合RGB与热成像技术，精准检测夜间行人与车辆，配备可解释模型与不确定性评估

2.视觉与激光雷达(LiDAR)结合，开启3D/伪3D目标检测新篇章

YOLO架构拓展至RGB与深度融合，实现小物体的3D近似检测与精准定位

YOLO与LiDAR BEV投影及RGB融合，共同助力车辆检测与轨迹预测任务

3.视觉与文本/类别提示(prompt/language)融合，实现开放词汇与零样本检测新突破

YOLO携手CLIP/Vision-Language模型，打造开放词汇YOLO检测器

YOLO结合类语义上下文提示与图像提示，显著提升小目标与难分辨类别的检测能力

4.多光谱/遥感图像与YOLO融合，攻克小目标/密集目标/高分辨率图像检测难题

YOLO在遥感与多光谱（可见光+红外+雷达/SAR）融合中，实现密集小目标的高效检测

YOLO与遥感图像及地理信息/元数据融合，提升目标检测的域自适应与泛化性能

5.轻量化与资源受限设备上的YOLO多模态检测新探索

YOLO架构在IoT/无人机/边缘设备上，融合RGB与红外/深度图，打造极致压缩模型

YOLO多模态检测具备可变推理复杂度，根据环境自动选择模态或融合级别

6.不确定性、鲁棒性与安全性在YOLO+多模态检测中的全面提升

YOLO与多模态融合，增强对抗鲁棒性与对抗攻击防护能力

YOLO多模态检测融入隐私保护与可解释性设计，确保检测过程的安全与透明