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背景：现有的多模态图像融合方法通常使用预定义的融合目标，这些目标可能与特定的下游任务不匹配，从而限制了融合方法的适应性和模型的灵活性。因此，需要一种能够根据任务需求自适应调整融合过程的方法。

方法：为了解决这一问题，提出任务驱动图像融合（TDFusion）框架，其中融合损失由一个神经网络模型（称为损失生成模块）来学习。该损失生成模块通过元学习方式，以下游任务的损失作为监督信号来优化融合损失。融合模块通过融合损失进行优化，并通过与损失生成模块的迭代更新，逐步引导融合过程达到最小化任务损失的目标，从而实现任务驱动的图像融合。

结果：实验结果表明，TDFusion在融合质量和任务性能上均表现出色，特别是在四个公共融合数据集、语义分割和目标检测任务中，展示了其优异的性能。此外，TDFusion框架能够适应不同任务，并且不依赖于额外的训练数据，展现了强大的灵活性和适应性。

这篇论文 《Task-driven Image Fusion with Learnable Fusion Loss》（任务驱动的图像融合与可学习的融合损失）提出了一种全新的图像融合框架 —— TDFusion，其核心思想是：

一、论文主要贡献

四、训练策略与元学习过程

五、实验结果

        这篇论文详细介绍了一种名为TDFusion（Task-driven Image Fusion） 的任务驱动图像融合框架，核心是通过 “可学习的融合损失” 让图像融合过程更贴合下游任务需求。

六、总结

TDFusion 的核心创新是将 “融合损失” 从 “手动设计” 变为 “可学习”，并通过元学习让损失函数始终跟随下游任务需求动态调整。这种设计打破了融合目标与任务需求的脱节问题，使融合结果更具针对性，同时保持了对不同任务和网络架构的灵活性。

简单说，TDFusion 让图像融合从 “为了好看” 变成 “为了好用”—— 融合的最终目的是让下游任务（如识别、分割）做得更好，而不是单纯追求视觉效果。