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申请/专利权人：天津大学
摘要：本发明公开了一种基于任务客制化的混合适配器网络的通用图像融合方法，包括：通用图像融合网络使用预训练的VisionTransformer作为主干网络，以冻结的双流网络结构提取多源图像特征，通过窗口循环移动获得全局注意力，输入后续的任务客制化的混合适配器网络；在训练过程中，任务客制化的混合适配器网络根据当前样本特征和当前样本所属任务，定制融合提示；融合层根据多个源图像的任务客制化的提示和源编码，获取局部偏置的融合特征；将局部偏置的融合特征返还到各个源的网络主干分支中，对主干特征注入融合特征，再将特征重建为融合图像；分别计算融合图像损失和互信息正则化的值，求两者之和后执行反向传播，对网络进行训练；通过对融合提示进行放缩和偏移，获得多样的融合图像。
主权项：1.一种基于任务客制化的混合适配器网络的通用图像融合方法，其特征在于，所述方法包括：通用图像融合网络使用预训练的VisionTransformer作为主干网络，以冻结的双流网络结构提取多源图像特征，通过窗口循环移动获得全局注意力，输入后续的任务客制化的混合适配器网络；在训练过程中，任务客制化的混合适配器网络根据当前样本特征和当前样本所属任务，定制融合提示；融合层根据多个源图像的任务客制化的提示和源编码，获取局部偏置的融合特征；将局部偏置的融合特征返还到各个源的网络主干分支中，对主干特征注入融合特征，再将特征重建为融合图像；分别计算融合图像损失和互信息正则化的值，求两者之和后执行反向传播，对网络进行训练；通过对融合提示进行放缩和偏移，获得多样的融合图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 基于任务客制化的混合适配器网络的通用图像融合方法
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