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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明属于图像融合技术领域，具体涉及一种基于细节协同模块及知识重放的连续学习的图像融合方法，包括如下步骤：准备图像数据集，并对所述图像数据集进行预处理；构建用于处理所述图像数据集融合任务的统一图像融合网络；构建基于跨任务细节协同模块以及知识重放的知识蒸馏框架，根据构建的所述知识蒸馏框架处理统一图像融合网络输出的数据，本发明通过设置便于知识重放的记忆池，并且基于梯度的筛选机制选取样本，提高记忆池样本多样性；同时利用知识蒸馏的方式使旧知识能够更好得迁移到新模型中，使得图像融合任务能够对抗灾难性遗忘。
主权项：1.一种基于细节协同模块及知识重放的连续学习的图像融合方法，其特征在于，包括：步骤1：准备图像数据集，并对所述图像数据集进行预处理；所述图像数据集包括红外-可见光图像的数据集、多曝光图片的数据集以及多聚焦图片的数据集；步骤2：构建用于处理所述图像数据集融合任务的统一图像融合网络；所述统一图像融合网络由共享特征编码器、基于Transformer的基础特征编码器、基于CNN的细节特征编码器、基础特征融合层、细节特征融合层和基于Restormer的特征解码器组成；步骤3：构建基于跨任务细节协同模块以及知识重放的知识蒸馏框架，根据构建的所述知识蒸馏框架处理统一图像融合网络输出的数据；所述知识蒸馏框架由用于图像融合连续学习的知识蒸馏、跨任务细节协同模块和基于梯度的样本筛选机制组成。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 基于细节协同模块及知识重放的连续学习的图像融合方法
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