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申请/专利权人：南京理工大学
摘要：本发明公开了一种基于多层次表征融合的零样本红外图像着色方法及系统，该方法包括：利用全局图像着色网络对整体红外图像着色；利用预训练实例分割模型，从红外图像中提取实例级特征，并生成相应的实例分割伪标签，将其送至实例着色网络，实现端到端的实例着色；将实例着色结果和整体着色结果输入至全局重着色模块中进行耦合重构，得到优化后的红外着色结果。本发明仅使用可见光图像进行训练，实现了跨模态零样本学习，并消除了对红外数据集的依赖；本发明能够进一步优化红外着色算法的性能，并从包含多个对象的复杂场景中提取符合实例特性的颜色分布。
主权项：1.一种基于多层次表征融合的零样本红外图像着色方法，其特征在于，包括：利用全局图像着色网络对整体红外图像着色；利用预训练实例分割模型，从红外图像中提取实例级特征，并生成相应的实例分割伪标签，将其送至实例着色网络，实现端到端的实例着色；将实例着色结果和整体着色结果输入至全局重着色模块中进行耦合重构，得到优化后的红外着色结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 基于多层次表征融合的零样本红外图像着色方法及系统
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