arXiv · Computer Vision· Zengyi Yang, Shuai Yuan, Zhong-Cheng Wu, Juan Cheng, Huafeng Li, Yu Liu·· 3 小时前AI 评分21
CRT-HMAR：因果需求追踪引导的层次化多智能体调控开放任务红外-可见光图像融合
CRT-HMAR: Causal Requirement Tracing-Guided Hierarchical Multi-Agent Regulation for Open-Task-Aware Infrared-Visible Image Fusion
AI 导读
论文提出 CRT-HMAR，一个面向开放任务红外-可见光图像融合的因果需求追踪引导层次化多智能体调控框架。它通过因果需求追踪任务定位机制构建图像级因果需求图，并由需求分析智能体自适应引导需求定制化融合，同时结合历史分析多目标平衡与任务级校正冲突缓解机制。在涵盖五个下游任务的开放场景实验中，CRT-HMAR 显著提升对未见任务的泛化，同时保持已见任务的性能与平衡。
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