按照图像配准、图像融合、模型轻量化写一个基于深度学习模型的可见光和红外图像融合的目标检测综述

好的，我会尽力回答你的问题。基于深度学习模型的可见光和红外图像融合的目标检测综述是当前计算机视觉领域的热门研究方向之一。该方向主要涉及到图像配准、图像融合、模型轻量化等技术的优化，以实现对目标信息的准确检测和识别。

在图像配准方面，研究人员主要利用深度学习的自适应能力和非线性特性，将可见光和红外图像进行变换和自适应对齐，从而达到更好的图像对齐效果。在图像融合方面，主要利用深度学习的特征提取和融合能力，将可见光和红外图像的特征信息进行融合，从而有效提高目标识别和检测的准确性。

此外，为了进一步提升可见光和红外图像融合的目标检测能力，还需要对深度学习模型进行轻量化优化。这主要涉及到模型压缩、加速、剪枝等技术，以达到更快更准的目标识别和检测效果。

总之，基于深度学习模型的可见光和红外图像融合的目标检测综述已经成为计算机视觉领域的热门研究方向，未来有望应用于军事、安防、环保等领域。