这是一张专业的技术架构图模板，专为聚焦 RGB-IR 双模态目标检测的深度学习与计算机视觉研究设计。模板采用清晰的模块化布局，划分为四个核心模块：输入模块、共享骨干网络（Backbone）、特征金字塔颈部（Neck P3/P4/P5）与检测头（Head），便于直观呈现多模态检测系统的端到端工作流。输入模块同时接收 RGB 图像与红外热成像输入，保持一致的通道 - 高度 - 宽度维度；共享骨干网络在下采样阶段嵌入 ADA-Down 模块，高效提取跨模态特征。颈部模块采用特征金字塔结构（P3 为 1/8 尺度、P4 为 1/16 尺度、P5 为 1/32 尺度），在每个金字塔层级使用 DEA 模块融合多尺度特征；检测头则通过 C2f-BiFocus 模块处理金字塔特征，最终输出目标边界框与类别标签。整体设计采用色彩编码模块与清晰方向箭头，突出数据流与核心创新点，非常适合学术论文、会议报告、技术文档与研究提案。本模板面向计算机视觉研究者、深度学习工程师、AI 科研人员与相关领域研究生，广泛应用于多模态目标检测、热成像技术与自主系统相关的论文发表、会议报告准备、技术文档撰写与研究提案提交。模块化结构与清晰标注深受学术与工业界 AI 社区认可，传递出技术严谨性与创新设计。模板支持完全自定义，用户可替换模块名称、调整网络层级与修改配色方案，以体现自身独特的研究成果。它在功能清晰性与专业学术美学间实现了平衡，确保架构图既视觉信息丰富，又符合学术规范。