突破传统！基于SAM架构的双模态图像分割：让AI“看见“红外与可见光的完美融合。

基于SAM架构的双模态图像分割技术

双模态图像分割技术通过结合红外与可见光图像的优势，实现更精准的物体识别与场景理解。基于SAM（Segment Anything Model）架构的改进方法，能够有效融合两种模态的信息，提升分割性能。

红外图像擅长捕捉热辐射信息，适用于低光照或遮挡场景；可见光图像则提供丰富的纹理和颜色细节。双模态融合可弥补单一模态的局限性，例如在夜间监控、医疗诊断等领域的应用。

SAM架构的核心改进

传统SAM模型针对单模态设计，通过以下改进适配双模态输入：

1. 双分支编码器：分别处理红外和可见光图像，保留模态特异性特征。

   • 可见光分支：采用CNN或ViT提取纹理和颜色特征。
   • 红外分支：聚焦于热辐射和结构信息。

2. 跨模态注意力机制：在解码器中引入模态间特征交互模块。

   • 公式：$Attention(Q,K,V) = softmax(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V$
   • 其中$Q$、$K$、$V$分别来自不同模态的特征图。

3. 动态特征融合：通过门控机制自适应加权多模态特征。

   • 代码示例：

     def dynamic_fusion(feat_vis, feat_ir):
         gate = torch.sigmoid(conv(torch.cat([feat_vis, feat_ir], dim=1)))
         return gate * feat_vis + (1 - gate) * feat_ir
     

训练策略与损失函数

多任务学习框架联合优化分割和模态对齐目标：

1. 主分割损失：采用Dice损失和交叉熵的加权组合。
   • $L_{seg} = \lambda