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申请/专利权人：杭州榕数科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于贝叶斯理论的多模态目标检测模型融合鲁棒增强方法和装置，对单模态目标检测模型分别进行红外模态训练和可见光模态训练，得到红外目标检测模型和可见光目标检测模型；对一个场景在红外模态下采集到的图片和在可见光模态下采集到的图片进行预测，得到融合结果。本发明无需设计复杂的多模态融合神经网络或者多模态特征提取方法，使用了贝叶斯理论作为融合策略，可以同时处理在多个模态下对齐的图像数据和非对齐的图像数据，提升检测框置信度，确保各个模态下对于弱小目标的预测可以保留，融合鲁棒性增强，可以进行模态的拓展，不仅限于对单红外模态检测结果和单可见光模态检测结果的融合。
主权项：1.一种基于贝叶斯理论的多模态目标检测模型融合鲁棒增强方法，其特征在于，包括以下步骤：1对单模态目标检测模型分别进行红外模态训练和可见光模态训练，得到红外目标检测模型和可见光目标检测模型；2对一个场景在红外模态下采集到的图片和在可见光模态下采集到的图片进行预测，得到融合结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州榕数科技有限公司 一种基于贝叶斯理论的多模态目标检测模型融合鲁棒增强方法和装置
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