FusionMamba 在一般融合过程包括三个关键组件:特征提取、特征融合和特征重建。网络架构基于Unet框架来有效地提取更深层次的特征。 Unet框架:适合医学影像分割的网络模型 动态视觉状态空间模块 提出了动态视觉状态空间(DVSS)模块作为SSM块的修改,用于图像融合处理。 为了提高不同通道的表达能力,将高效通道注意ECA,在图2(g...
需要注意的是,在YOLOv5 Backbone 网络上未能实现有效的融合,例如,仅使用IR模态输入的简单YOLOv5检测框架达到了61.9%mAP,显著比融合方法DIVFusion高出9.9%mAP。使用相同的YOLOv5 Backbone 网络,作者的Fusion-Mamba方法相对于仅使用IR的YOLOv5检测框架获得了0.9%mAP的提升,并且还比最佳的先前融合方法RSDet高出1.5%mAP。...
FusionMamba是一种基于状态空间模型(SSM)的高效图像融合方法,它旨在通过结合高分辨率但光谱信息有限的图像与低分辨率但光谱数据丰富的图像,生成具有丰富光谱信息的高分辨率图像。以下是对FusionMamba的详细解析,包括其基本原理、状态空间模型的选择、图像融合算法的实现、后处理以及质量评估。 1. 基本原理 FusionMamba的基本...
与现有的融合方法不同,作者构建了Fusion-Mamba模块,用于在隐空间中对不同模态进行对齐,从而显著提升目标检测性能,最高可达5.9%。本文提出了一种新颖的Fusion-Mamba方法,用于跨模态目标检测任务。该方法通过State Space Channel Swapping (SSCS)模块和Dual State Space Fusion (DSSF)模块,实现了多模态特征的有效融合。...
FusionMamba: Dynamic Feature Enhancement for Multimodal Image Fusion with Mamba - millieXie/FusionMamba
FusionMamba has yielded state-of-the-art (SOTA) performance across various multimodal medical image fusion tasks (CT-MRI, PET-MRI, SPECT-MRI), infrared and visible image fusion task (IR-VIS) and multimodal biomedical image fusion dataset (GFP-PC), which is proved that our model has ...
Fusion-Mamba for Cross-modality Object Detection 方法:本文提出了一种名为Fusion-Mamba的方法,旨在在隐藏状态空间中融合特征,这可能为跨模态特征融合开辟了一种新的范例。受到Mamba的启发,作者采用具有线性复杂度的Mamba构建了隐藏状态空间,并通过门控机制进一步改进,实现更深入和复杂的融合。
Multi-Modality image fusion 基于深度学习的多模态图像融合研究利用了神经网络的强大拟合能力,实现了有效的特征提取和信息融合。根据模型的架构,现有方法可以分为三类:基于CNN和AE的方法、采用生成模型如GAN和扩散模型的方法以及利用Transformer(有些结合了CNN)的方法。
Multi-modal image fusion aims to combine information from different modes to create a single image with comprehensive information and detailed textures. However, fusion models based on convolutional neural networks encounter limitations in capturing global image features due to their focus on local convolu...
FusionMamba好像进一步提升了全局能力! 多模态图像融合旨在从不同的模态中整合信息,以创建具有全面信息和详细纹理的单张图像。然而,基于卷积神经网络融合模型在捕捉全局图像特征方面存在局限性,这是由于它们侧重于局部卷积操作。 尽管基于Transformer的模型在全球特征建模方面表现出色,但它们却面临着由二次复杂度引起的计算...