[发明专利]下游任务增强的记忆强化深度展开多模态图像融合方法在审
| 申请号： | 202310795467.9 | 申请日： | 2023-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN116824321A | 公开（公告）日： | 2023-09-29 |
| 发明（设计）人： | 白浩闻;赵子祥;张春霞;张讲社 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06V10/80 | 分类号： | G06V10/80;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/26;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 安彦彦 |
| 地址： | 710049 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开一种下游任务增强的记忆强化深度展开多模态图像融合方法，包括以下步骤：采集红外图像和可见光图像，划分训练集与测试集；建立优化目标并求解，得到迭代公式；利用神经网络代替迭代公式中的近端算子，得到神经网络结构；将训练集送入到神经网络中，得到融合图片，根据融合图片、红外图像与可见光图像计算总损失；根据总损失更新神经网络的参数，得到更新后的神经网络；将测试集的红外图像与可见光图像输入到更新后的神经网络中，得到融合图像。本发明使融合后的图像具有易于被下游任务网络区分的特征，并且能够融合数据集上实现了最佳性能，同时兼顾了性能和可解释性，并且具有合理性和适用性。 | ||
| 搜索关键词： | 下游 任务 增强 记忆 强化 深度 展开 多模态 图像 融合 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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