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基于边缘引导的对抗条件扩散模型的热模态数据生成方案
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
在光线较暗和恶劣天气条件下，热视觉算法表现出潜力，但受训练数据样本缺乏限制。本文介绍了一种新方法，利用边缘信息生成精确对齐的伪热图像。通过扩散模型实现对物体的精确控制。提出了两阶段模态对抗训练策略，过滤可见域特定边缘信息。实验证明该方法在图像生成质量方面优于现有方法。
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关键要点
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在光线较暗和恶劣天气条件下，热视觉算法表现出显著潜力。
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热视觉算法在物体检测方面与可见光视觉算法相比具有优势。
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训练数据样本的缺乏限制了基于深度学习模型的热视觉算法的有效性。
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提出了一种名为边缘引导条件扩散模型的新方法，旨在生成精确对齐的伪热图像。
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该方法利用从可见图像中提取的边缘信息，实现对物体的精确控制。
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提出了两阶段模态对抗训练策略，以过滤可见域特定边缘信息。
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实验证明该方法在图像生成质量方面优于现有最先进方法。
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