Multispectral Object Detection

多光谱物体检测是计算机视觉领域的一个重要分支，旨在通过结合可见光与非可见光谱（如红外）的数据，提高户外场景分析的准确性和可靠性。该技术能够有效应对光照不足和恶劣天气等挑战，增强物体识别的鲁棒性。尽管深度学习已证明其在多光谱场景分析中的巨大潜力，但目前仍存在许多开放的研究问题，并未在工业界广泛部署。多光谱物体检测的目标是开发高效、可靠的算法，以实现复杂环境下的精准物体识别，具有重要的应用价值。