Transformer-based models are designed to overcome this by modeling the long-range dependencies with the help of self-attention mechanism. This motivates us to propose a novel Image Fusion Transformer (IFT) where we develop a transformer-based multi-scale fusion strategy that attends to both local ...
Vision Transformer模块:有空间transformer和通道transformer两部分组成。如下图 空间transformer:将图像划分成许多patch块(每个通道都划分patch块,其中一个patch与所有通道的patch进行注意力操作),将每个patch拉成向量,patch块之间进行注意力操作。 通道transformer:按照图像的通道进行划分,将通道拉成向量,不同通道之间进行注意...
基于transformer 自监督学习图像融合框架 Abstract 设计了一种新的基于编码器-解码器的图像融合框架,并提出了一种基于破坏重建的自监督训练方案,以鼓励网络学习特定于任务的特征。 提出了基于像素强度非线性变换、亮度变换和噪声变换的多模态图像融合、多曝光图像融合和多聚焦图像融合三种破坏重建self-supervised auxiliary ...
A dual-branch autoencoder network was designed with detail and semantic branches, the fusion layer consists of CNN and Transformer, and the decoder reconstructs the features to get the fused image. A new loss function was proposed to train the network. Based on the results, an infrared ...
总体架构包含三个部分,分别是特征提取(CNN+Swin Transformer),特征融合(基于Swin Transformer的跨域融合和域内信息提取)和图像重建。 特征提取 特征提取的网络部分如上图所示 shallow features Extraction包含两个卷积层,其内核大小为3 X 3,步长为1,该层用于提取浅层特征,并且将浅层特征的特征数据映射到高维特征,从而...
作者提出了一种基于【跨域远程学习】和【Swin Transformer】的【通用】图像融合框架SwinFusion。 - 注意力引导的跨域模块,用来实现互补信息和全局信息的充分整合 - 基于自注意力机制的域内融合单元,用来提取特有特征 - 基于跨域注意力机制的域间融合单元,用来提取互补特征 - 上述两种注意力机制都是由移位窗口(SwinTrans...
总体架构包含三个部分,分别是特征提取(CNN+Swin Transformer),特征融合(基于Swin Transformer的跨域融合和域内信息提取)和图像重建。 特征提取 特征提取的网络部分如上图所示 shallow features Extraction包含两个卷积层,其内核大小为3 X 3,步长为1,该层用于提取浅层特征,并且将浅层特征的特征数据映射到高维特征,从而...
Hybrid CNN-Transformer特征融合在单幅图像去雨任务中是一种有效的方法,它结合了CNN和Transformer的优势,提高了去雨效果。 Hybrid CNN-Transformer特征融合概述 在单幅图像去雨任务中,传统的CNN方法由于只有局部感受野,限制了处理远程依赖信息的能力。而基于Transformer的方法虽然在处理全局依赖关系上有优势,但在low-level图...
DreamFusion (Google): 开创性工作。Magic3D (Nvidia): 两阶段优化（低分粗糙+高分精细），提高质量、分辨率和速度。ProlificDreamer: 提出 VSD，旨在解决 SDS 的过饱和、过平滑、低多样性问题。优缺点:优点: 生成细节更丰富、三维一致性更好（Janus 问题缓解）、语义更准确。缺点: 训练（优化）过程仍非常耗时（...
论文题目:STFNet: Self-Supervised Transformer for Infrared and Visible Image Fusion 作者:Qiao Liu,Jiatian Pi,Peng Gao 单位:重庆师范大学国家应用数学中心 期刊名称:IEEE Transactions on Emerging To…