检测驱动的自适应语义特征加权在多模态图像融合中的应用研究

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：Detection-driven adaptive semantic feature weight for multi-modality image fusion

本文提出了一种创新的检测驱动自适应语义特征加权方法（DDASFuse），通过引入目标检测反馈机制和自适应语义权重生成模块（ASFW），有效解决了红外与可见光图像融合中语义信息不对称的难题。该方法将高级视觉任务（如目标检测）的语义特征与低层融合过程相结合，通过双编码网络结构和联合损失函数优化，显著提升了融合图像在目标检测任务中的性能表现，为智能医疗影像分析（如肿瘤检测、手术导航）提供了新的技术思路。

　　

章节亮点

相关研究

在过去的几十年中，多模态图像融合取得了显著进展，大致可分为传统方法和基于深度学习的方法两大类。

方法

本节首先阐述了融合算法的问题定义，随后概述了模型及其核心概念，最后详细介绍了所使用的损失函数。

实验

本节首先介绍了实验设置，接着讨论了消融实验和对比实验的设计与结果。此外，还进行了任务驱动的评估实验，从高级视觉任务的角度评价不同融合方法的性能。

结论

多模态图像融合技术旨在通过整合不同成像方式的图像信息，提升视觉感知的全面性和准确性，以更好地应用于工业、医疗等场景。然而，现有的融合方法通常从两种模态中捕获特征，并未考虑如何将检测特征应用于融合过程。换言之，尽管融合能够达到较高的定量评价指标，但...

未来工作

虽然所提出的方法在红外与可见光图像融合中表现出色，仍有几个值得进一步探索的方向。首先，我们计划开发一个更通用的任务驱动融合框架，不受特定预训练检测器的限制。这将增强模型在不同下游任务和检测架构中的适应性和鲁棒性。其次，我们将探索轻量级网络设计和推理加速技术。