本文提出了一个端到端的可见光-红外光图像去雾网络(VIFNet),通过探索两种模态的深层结构特征并进行不匹配融合,以提高去雾性能。 02提出的方法 本文提出了一种称为VIFNet的可见光-红外融合网络,用于图像去雾。VIFNet是一个端到端的可见光-红外融合去雾网络,由三个主要阶段组成:深层特征提取阶段、特征加权融合阶段...
本文提出端对端的无监督模型VIF-Net,比较新颖的地方是损失函数中使用像素强度来衡量每个源图像局部区域红外温度显著性,然后根据红外信息的显著性程度,来决定保留相应模态下源图像局部区域的特征信息,也就是指导网络让融合图像的相应位置的局部区域特征更接近红外温度信息更显著的那张源图像。 模型结构如下。 结构红外图像...
这种深度学习架构包括三个主要组成部分: 深度特征提取,融合和重建。具体来说,我们在注册的数据集上训练VIFNet,并将修改后的结构相似性 (M-SSIM) 度量和总变化 (TV)作为损失函数来实现无监督学习。 方法 Network Architecture Vif-net体系结构如图2所示,由三个主要组件组成: 特征提取,融合和重建。可见图像和红外图像...
a.single-mode,端口工作在active和standby状态,只有一个端口处于actvie状况,当active端口失效,系统自动从standby中选择一个端口成为active口;不需要交换机支持aggre,也不需要在交换机上做任何相关配置.所有端口具有相同的MAC地址(如下所示) b.multi-mode(static),与IEEE 802.3ad(static)兼容,所有端口处于active状态,具...
Visible images provide abundant texture details and environmental information, while infrared images benefit from night-time visibility and suppression of highly dynamic regions; itis a meaningful task to fuse these two types of features from different sensors to generate an informative image. In this ...
To address this issue, this study proposes an unsupervised belt tear infrared and visible image fusion network based on RFN-Nest, named the Belt Tear Infrared Visible Image Fusion Network (BT-IRVIF-Net). This network effectively integrates the thermal targets in the infrared images with the ...
netlink.RuleAdd: operation not permitted 2023-12-12 16:23:05.8434 error daemon/session/network : goroutine "/daemon/session/network" exited with error: NewTunnelVIF: netlink.RuleAdd: operation not permitted 2023-12-12 16:23:05.8435 info daemon/session : -- Session ended 2023-12-12 16:23...
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