基于序列化多智能体下的ISP调参与评估方法

本发明涉及计算机视觉以及人工智能领域，具体为基于序列化多智能体下的ISP调参与评估方法。所述方法包括获取不同环境的原始图像，得到RAW‑RGB数据集；构建序列化多智能体强化学习模型，通过RAW‑RGB数据集对所述序列化多智能体强化学习模型进行训练，得到训练好的序列化多智能体强化学习模型；根据训练好的序列化多智能体强化学习模型对输入的RAW图像进行参数预测，得到ISP参数。以此方式，可以利用序列化多智能体架构映射ISP流水线模块，结合图像特征、梯度特征与ISP参数特征的多模态融合输入，逐模块进行序列化地进程参数优化，并采用局部与全局奖励结合的机制来指导智能体实现高质量RGB图像生成及任务驱动优化。