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申请/专利权人：中国矿业大学
摘要：本发明公开了一种基于知识补全平衡网络的多模态目标检测方法。首先，设计一种知识补全机制，通过类知识补全和空间知识补全缓解局部模态信息失衡，以实现对模态间信息干扰的抑制，提升模型对低光照、烟雾等复杂情景的适应能力；然后，设计一种动态平衡机制，在模型学习中动态监控和平衡模型对不同模态的关注程度缓解全局模态信息失衡现象，通过确保多模态特征学习的同步性，提升模型对多模态互补信息的利用能力。
主权项：1.一种基于知识补全平衡网络的多模态目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，提取红外图像和可见光图像的多尺度特征，然后，再经过特征金字塔和ROIAlign获得两个模态的ROI特征，可见光ROI特征和红外ROI特征；步骤2，分别对可见光ROI特征和红外ROI特征进行知识补全，得到知识补全后的可见光ROI特征和红外ROI特征；步骤3，利用多模态特征融合模块对知识补全后的两模态ROI特征进行融合，获得多模态融合特征xF，然后，将多模态融合特征xF输入目标识别头和目标定位头对目标的类别和位置进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国矿业大学 一种基于知识补全平衡网络的多模态目标检测方法
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