论文:https://arxiv.org/abs/2103.04286代码:https://github.com/hli1221/imagefusion-rfn-nest 如有侵权请联系博主 介绍 关键词 可学习的融合网络 两阶段训练 新颖的有效的损失函数 简单介绍 一篇2021年发表的论文,论文作者是我们熟悉的DenseFuse的作者。
(自我感觉,应该是自编码器与RFN一块训练可能不具有良好特征提取和重建能力,要不两阶段训练策略的第一阶段为什么是训练自编码器来获取特征提取和重建能力) 2.更重要的是,由于RFN是我们融合网络中的关键,因此应仔细训练它以获得良好的融合性能。所以采取两阶段训练。 Nest connection的消融实验 本文采用的是带有Nes...
@article{li2021rfn, title={RFN-Nest: An end-to-end residual fusion network for infrared and visible images}, author={Li, Hui and Wu, Xiao-Jun and Kittler, Josef}, journal={Information Fusion}, vol…
看上去是可能work的,比较起作用的部分应该就是在encoder和decoder中间加了一个RFN结构,用它来控制输出的feature多少来自RGB,多少来自IR,融合的feature过decoder就可以得到融合之后的图像,核心观点就是在feature层面进行fusion,且fusion的力度可调,过了一个decoder也不会有太多artifacts。 感觉可以在RGB-IR的降噪任务中复现...
RFN-Nest: An end-to-end residual fusion network for infrared and visible images Hui Li, Xiao-Jun Wu*, Josef Kittler Information Fusion (IF:13.669), Volume: 73, Pages: 72-86, September 2021 paper arXiv Supplementary Material Platform
本发明属于机器学习技术领域,具体涉及一种基于RFNNest的图像融合方法,包括如下步骤:S1,数据采集:收集对红外和可见光图像的公共数据集,完成模型训练所需的数据构建;S2,数据预处理:预处理包括归一化,数据划分,统一数据尺度,将预处理的图像输入构建好的模型中,保证模型训练效果;S3,识别模型:包括采用深度学习完成模型的...
Worm:Win32/Nestog!rfn Detected by Microsoft Defender Antivirus Aliases:No associated aliases Summary Microsoft Defender Antivirusdetects and removes this threat. This threat can perform a number of actions of a malicious actor's choice on your device. ...
融合策略不再采用简单的人工设计的方式,而是使用神经网络来融合特征信息 损失函数方面提出了新颖的损失函数,从而保证RFN有很好的特征融合效果 参考 [1] RFN-Nest: An end-to-end residual fusion network for infrared and visible images
In the first stage, we train an auto-encoder based on an innovative nest connection (Nest) concept. Next, the RFN is trained using the proposed loss functions. The experimental results on public domain data sets show that, compared with the existing methods, our end-to-end fusion network ...
RFN-Nest:用于红外和可见图像的端到端残差融合网络 在图像融合领域,基于深度学习的融合方法的设计远非常规。它始终是特定于融合任务的,因此需要仔细考虑。设计中最困难的部分是选择适当的策略来为手头的特定任务生成融合图像。因此,在图像融合领域,设计可学习的融合策略是一个非常具有挑战性的问题。为了解决这个问题,...