본 논문은 교통 표지판과 같은 작은 물체 검출의 어려움, 특히 특징 추출의 단일성과 다양한 크기의 물체 처리 문제를 해결하기 위해 새로운 객체 검출 네트워크인 MDDFNet을 제안합니다. MDDFNet은 동적 이중 융합 모듈과 Mamba 기반 백본을 통합하여 공간 및 의미 정보를 다양하게 결합하고, 적응적인 방식으로 특징을 융합하여 독특한 분류 특징을 생성합니다. TT100K 데이터셋 실험 결과, MDDFNet은 기존 최첨단 검출기보다 우수한 성능을 보이며 실시간 처리 능력을 유지함을 보여줍니다.
