文章中所提出的Pixel-level fusion具体是指什么融合方法，文章中所有的实验都是基于IR+RGB模式检测的吗

[yuan-kai-design]

文章中所提出的Pixel-level fusion具体是指什么融合方法，文章中所有的实验都是基于IR+RGB模式检测的吗

[XuedongZhu]

如果没有IR图像，只有RGB的话，怎么进行参考。这个融合方法觉得很不错，或者说我可不可以针对不同尺度的目标去进行一个融合的训练，小目标和大目标通过融合进行训练。还请作者给予指导

[icey-zhang]

文章中有具体提到pixel-level的融合方法，实验部分消融实验都是基于多模态（RGB+IR）完成的，TABLE VIII中RGB或者IR都是基于单一模态的，而multi指的是多模态（RGB+IR），TABLE IX 是一些在单模态（RGB）的遥感数据集上的算法验证结果。

[icey-zhang]

如果没有IR图像，只有RGB的话，怎么进行参考。这个融合方法觉得很不错，或者说我可不可以针对不同尺度的目标去进行一个融合的训练，小目标和大目标通过融合进行训练。还请作者给予指导

不是太能理解您的问题，还请说的详细一些，针对不同尺度的目标的融合具体指？

[XuedongZhu]

我想验证一下您提出方法的效果，但是我只有RGB图像，请问IR图像可以通过将RGB转换为IR进行实验吗

[icey-zhang]

您好，您可以采用这个https://github.com/icey-zhang/GHOST 里面的NWPU数据集的训练方式，NWPU数据集的输入是RGB图像，另外如果你的文件夹名字和NWPU有所不同的话，建议你修改https://github.com/icey-zhang/GHOST/blob/main/utils/datasets_single.py 这个文件的数据集路径名字

[leileilei2000]

文章中有具体提到pixel-level的融合方法，实验部分消融实验都是基于多模态（RGB+IR）完成的，TABLE VIII中RGB或者IR都是基于单一模态的，而multi指的是多模态（RGB+IR），TABLE IX 是一些在单模态（RGB）的遥感数据集上的算法验证结果。

既然都是多模态的结果，为什么这两个表的yolov5s结果相差这么大？