一种基于对比学习的多模态图像融合识别方法

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一种基于对比学习的多模态图像融合识别方法
申请号:CN202511148367
申请日期:2025-08-17
公开号:CN120997635A
公开日期:2025-11-21
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于对比学习的多模态图像融合识别方法,属于人工智能与机器学习技术领域,其包括获取第一模态图像和第二模态图像;通过预设的第一、二特征提取网络处理所述第一、二模态图像,生成第一、二特征图,同时生成具有各特征点间关联强度的跨模态关系图,确定包含特征点组合的正样本对和负样本对;利用对比学习目标调整网络的参数,使得所述正样本对中的特征点距离减小,所述负样本对中的特征点距离增大;基于所述跨模态关系图,对所述第一、二特征图进行加权融合,生成融合特征图并输入预设的识别网络,得到识别结果。本发明采用动态跨模态关系图引导的对比学习与特征加权融合机制,能够实现端到端的自适应特征对齐,提升复杂场景下的识别精度。
技术关键词
图像融合识别方法 特征提取网络 特征点 融合特征 跨模态 多尺度卷积核 样本 关系 特征值 参数 特征加权融合 语义特征 强度 机器学习技术 多层次 图像获取模块 特征提取模块 动态