`w_d_weight' and `w_n_weight'

[nihaoxiaoli]

你好，我有一个问题是：

#illumination Gate
def Illumination_Gate(stage_rgb,stage_lwir,channel_num ,bn_axis,w_d_weight,w_n_weight,stage_name = 'stage3',trainable=True):
    stage_rgb = multiply([stage_rgb,w_d_weight])
    stage_lwir = multiply([stage_lwir,w_n_weight])
    stage_concat=Concatenate()([stage_rgb,stage_lwir])
    stage_concat = L2Normalization(gamma_init=10, name=stage_name+'_cat_bn_pre')(stage_concat)

这里面为什么乘的是w_d_weight和w_n_weight？我感觉从论文或者直觉来说应该乘w_rgb和w_lwir吧。感觉比较疑惑。 感谢您的回复

[CalayZhou]

您好，我觉得您的想法挺合理的，你可以试一试乘w_rgb和w_lwir，当初在光照感知这块设计得比较粗糙，如何自适应融合RGB与红外特征这一块可以进一步研究