- 博客(2)
- 收藏
- 关注
RSS订阅翻译 Content-Adaptive Non-Local Convolution for Remote Sensing Pansharpening内容自适应非局部卷积（CANConv）全色锐化
仅供个人纪录# Content-Adaptive Non-Local Convolution for Remote Sensing Pansharpening原文链接：2404.07543v1 (arxiv.org)## 摘要目前，基于机器学习的遥感图像融合方法取得了快速进展。然而，现有的融合方法往往没有充分利用非局部空间中的区域信息差异，限制了方法的有效性，并导致冗余的学习参数。在本文中，我们介绍了一种称为内容自适应非局部卷积（CANConv）的新方法，专门针对遥感图像融合任务。具体来说，C
2024-10-10 16:19:10
374
翻译 VIFNet: An End-to-end Visible-Infrared Fusion Network for Image Dehazing 一种端到端的可见光-红外融合去雾网络
图像去雾在环境感知中面临重大挑战。最近的研究主要集中在基于单模态的深度学习方法上，但它们在浓雾场景下可能会导致严重的信息丢失。红外图像对雾有较强的鲁棒性，然而现有的方法主要将红外模态作为辅助信息，未能充分探索其在去雾中的丰富信息。为了解决这一挑战，本研究的关键见解是设计一个可见光-红外融合网络用于去雾。特别是，我们提出了一个多尺度深度结构特征提取(DSFE)模块，该模块结合了通道-像素注意力块(CPAB)以恢复深层结构特征中的更多空间和边缘信息。
2024-10-09 14:58:28
305
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人