厦门美图之家科技有限公司

本申请涉及一种图像修复方法、装置、计算机可读存储介质和计算机程序产品。方法包括：获取原始图像，识别原始图像对应的背景图像以及前景图像；对背景图像进行缺陷区域识别，得到背景图像中的待修复区域；根据背景图像中除待修复区域外的其他区域的图像特征进行图像生成，得到待修复区域对应的修复后图像；将修复后图像与前景图像进行图像融合，得到原始图像对应的背景修复后的目标图像。采用本方法能够提升图像背景修复的效率以及视觉效果。

一种基于多模态协同学习的半监督可见‑红外行人重识别方法，涉及计算机视觉与多模态机器学习技术。采用带标签可见光图像、无标注红外图像及已有身份级文本描述作为多模态训练数据；通过视觉与文本编码器分别提取图像视觉特征与文本语义特征，利用语义引导跨模态门控多尺度融合模块实现文本与视觉特征双向门控残差调制，生成跨模态联合特征；构建层级语义对齐模块，依托上装、下装、配饰语义实施跨模态协同语义监督，采用渐进双阶段最优传输融合分类概率与特征亲和信息，生成红外伪标签；联合多类监督信号开展半监督协同训练，依据特征相似度完成红外至可见光行人检索。增强多模态特征的语义一致性并提高伪标签可靠性，降低红外身份标注成本。