论文提出了一种基于残差架构的残差融合网络,称为RFN,在读过DenseNet之后我们知道,在DenseNet采用的融合策略是手动设计的,该文章中则使用RFN作为融合器,这里的RFN是通过学习得到的。 论文中提到的网络由三部分组成,分别是编码器,解码器和RFN(特征融合你网络),不同于DenseFuse,这里编码器提取的特征包括4个尺度的特征,然...
(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…
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...
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 Python 3.7 Pytorch >=0.4.1 The testing datasets are incl...
一种基于RFN-Nest的图像融合方法.pdf,本发明属于机器学习技术领域,具体涉及一种基于RFN‑Nest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
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 ...
一种基于RFN-Nest的图像融合方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于RFN-Nest的图像融合方法说明:本发明属于机器学习技术领域,具体涉及一种基于RFN‑Nest的图像融合方法,包括如下步骤:S1、数据...专利查询请上爱企查
本发明属于机器学习技术领域,具体涉及一种基于RFN‑Nest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