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结合结构重参数化方法与空间注意力机制的图像融合模型
被引量：
10
1
作者
俞利新
崔祺
+3 位作者
车军
许悦雷
张凡
李帆
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022年第5期1573-1578,1600,共7页
针对深度学习在红外与可见光图像融合时无法同时满足运算效率和融合效果的问题,提出了一种无监督端到端的红外与可见光图像融合模型。该模型的图像特征提取模块采用结构重参数化方法,有效提升了算法的运行效率;同时引入了注意力机制,减...
针对深度学习在红外与可见光图像融合时无法同时满足运算效率和融合效果的问题,提出了一种无监督端到端的红外与可见光图像融合模型。该模型的图像特征提取模块采用结构重参数化方法,有效提升了算法的运行效率;同时引入了注意力机制,减小了冗余信息对融合结果的干扰;损失函数基于结构相似度设计。对比实验结果表明,该模型保证了融合效果并提升了运行速度,相比于不使用结构重参数化的方法,运行速度提升了34%。
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关键词
结构重参数化
端到端
空间注意力机制
无监督学习
结构相似度
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职称材料
题名
结合结构重参数化方法与空间注意力机制的图像融合模型
被引量：
10
1
作者
俞利新
崔祺
车军
许悦雷
张凡
李帆
机构
空军工程大学空管领航学院
西北
工业
大学无人系统
技术
研究
院
航空工业西安飞行自动控制研究所飞行器控制一体化技术国防科技重点实验室
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022年第5期1573-1578,1600,共7页
基金
航空科学基金资助项目。
文摘
针对深度学习在红外与可见光图像融合时无法同时满足运算效率和融合效果的问题,提出了一种无监督端到端的红外与可见光图像融合模型。该模型的图像特征提取模块采用结构重参数化方法,有效提升了算法的运行效率;同时引入了注意力机制,减小了冗余信息对融合结果的干扰;损失函数基于结构相似度设计。对比实验结果表明,该模型保证了融合效果并提升了运行速度,相比于不使用结构重参数化的方法,运行速度提升了34%。
关键词
结构重参数化
端到端
空间注意力机制
无监督学习
结构相似度
Keywords
structural reparameterization
end-to-end
spatial attention mechanism
unsupervised learning
structural similarity
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合结构重参数化方法与空间注意力机制的图像融合模型
俞利新
崔祺
车军
许悦雷
张凡
李帆
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022
10
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