在多模态图像融合领域，CDDFuse方法通过结合卷积神经网络（CNN）与Transformer技术，创新性引入特征解耦理念，有效地提升了多模态图像融合的效果。这项研究在整体架构上与赵博士在IJCAI上提出的DIDFuse有深厚的渊源，并在此基础上取得了新的突破。其主要亮点包括：结合了CNN与Transformer技术，将特征解耦理念引入图像融合，
首先给提取到的特征添加相关性约束,提高特征提取的可控制性和可解释性,本文的假设是对于多模态图像融合,两个模态的输入特征在低频上是相关的,表示了所有模态的共有信息,在高频上是不相关的,表示了各个模态独有的信息。 比如ir-vis 融合,红外与可见光图的场景相同,在低频信息上包含统计上的共有信息,比如背景和大...
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第二阶段,前述的 LT 和 INN 模块会输出融合图像。实验部分展示了 ir-vis 和医学影像融合两种任务,并且还验证了 CDDFuse 可以提升 ir-vis 对分割、检测等下游任务的效果提升。 目前已有的多模态图像融合模型很多采用自编码器结构,如下图 a。 但是这种方式有三个缺陷: ...
第二阶段,前述的 LT 和 INN 模块会输出融合图像。实验部分展示了 ir-vis 和医学影像融合两种任务,并且还验证了 CDDFuse 可以提升 ir-vis 对分割、检测等下游任务的效果提升。 目前已有的多模态图像融合模型很多采用自编码器结构,如下图 a。 但是这种方式有三个缺陷: ...
第二阶段,前述的 LT 和 INN 模块会输出融合图像。实验部分展示了 ir-vis 和医学影像融合两种任务,并且还验证了 CDDFuse 可以提升 ir-vis 对分割、检测等下游任务的效果提升。 目前已有的多模态图像融合模型很多采用自编码器结构,如下图 a。 但是这种方式有三个缺陷: ...