自监督双循环的红外与可见光图像融合方法

本发明属于深度学习技术领域，公开了一种自监督双循环的红外与可见光图像融合方法，包括以下步骤：红外模态与可见光模态编码器预训练阶段；自监督双循环训练阶段；融合图像生成阶段。本发明的自监督双循环的训练框架解决了红外和可见光图像融合中没有真值只能依赖人为定义的损失函数的问题，无需构造融合标签、无需手工设计梯度损失、结构损失、信息熵损失等复杂约束，从根源上避免了人工损失带来的纹理平滑、目标失真、模态信息失衡等缺陷。该发明可以作为一种高效、稳定的训练手段，为下游多模态视觉任务提供高质量融合数据。