波段融合是什麼意思

波段融合（Band Fusion）是神經網絡和機器學習中的一個概念，特別是在處理圖像和視頻數據時。這個概念指的是結合不同波段（頻率範圍）的數據來增強圖像分析的結果。

在圖像處理中，波段可以指的是不同類型的數據，例如紅外線（IR）、可見光、紫外線（UV）、微波等。這些波段的數據可以來自不同的感測器，或者同一個感測器的不同設置。波段融合的目標是通過結合這些不同波段的數據，來獲得更豐富的信息，從而提高圖像分類、目標檢測、軌跡預測等任務的性能。

波段融合可以通過多種方式實現，例如：

1. 加權平均：給每個波段的數據分配一個權重，然後將它們相加。
2. 高級神經網絡結構：使用卷積神經網絡（CNN）或其他深度學習模型，將不同波段的數據作為輸入，並讓模型學習如何融合這些數據。
3. 特徵融合：首先對每個波段的數據進行特徵提取，然後將這些特徵結合起來，作為下一層的輸入。

波段融合在許多應用中都非常有用，例如：

• 遙感影像分析：結合不同波段的遙感影像可以幫助識別土地覆蓋類型、監測環境變化等。
• 醫學影像分析：融合不同模態的醫學影像（如X光、MRI、CT）可以提供更準確的診斷信息。
• 無人機和自動駕駛車輛：結合不同波段的攝像頭數據可以提高目標檢測和避障系統的性能。

總之，波段融合是一種利用多源數據增強機器學習模型性能的技術。