arXiv cs.CV· Zengyi Yang, Shuai Yuan, Zhong-Cheng Wu, Juan Cheng, Huafeng Li, Yu Liu·· 4 小时前AI 评分12
CRT-HMAR:面向开放任务感知红外-可见光图像融合的因果需求追踪引导分层多智能体调控框架
CRT-HMAR: Causal Requirement Tracing-Guided Hierarchical Multi-Agent Regulation for Open-Task-Aware Infrared-Visible Image Fusion
AI 导读
CRT-HMAR 通过因果需求追踪任务定位机制,主动干预关键图像信息并观察任务网络响应变化,将任务语义偏好映射为图像级因果需求图,从而自适应引导红外-可见光图像融合。该框架还引入历史分析多目标平衡与任务级修正冲突缓解机制,构建"需求解读-任务平衡-冲突缓解"的分层调控链。在涉及五个下游任务的开放任务场景实验中,CRT-HMAR 显著提升了对未见任务的泛化能力,同时保持已见任务的性能与平衡。
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