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摘要
本发明公开了一种联合目标检测的红外光和可见光图像融合方法,包括；1)使用现有的数据集,在模型中加载可见光图像和图像标签文件,通过网络的数据增强、卷积层模块,同时进行损失函数的计算；根据反向传播的损失,在训练过程中按照损失减小的方向调整网络权值；在迭代多次后,将参数用于检测网络,得到预训练的检测网络；2)将可见光和红外光图像输入至融合网络的输入端,图像通过特征提取网络模块和图像重建模块,进行融合网络的训练；3)融合网络输出生成的融合图像,再将其输入至检测网络进行检测网络的正式训练,得到检测网络的训练权重；完成所有步骤后,得到训练好网络参数的融合网络和检测网络。本发明提高目标检测阶段的平均精确度。
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