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基于梯度注意力机制与交叉神经网络的红外与可见光图像融合
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作者 孙希霞 邓林威 潘甦 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2024年第3期17-25,共9页
针对现有的基于深度学习的红外与可见光图像融合算法存在的难以区分重要信息与无关信息的问题,提出了一种基于梯度注意力机制与细节保留交叉神经网络(Detail Preserving Cross Network,DPCN)的红外与可见光图像融合方法。首先,将改进的... 针对现有的基于深度学习的红外与可见光图像融合算法存在的难以区分重要信息与无关信息的问题,提出了一种基于梯度注意力机制与细节保留交叉神经网络(Detail Preserving Cross Network,DPCN)的红外与可见光图像融合方法。首先,将改进的梯度注意力机制引入到DPCN,引导神经网络尽可能关注可见光图像的纹理细节和红外图像的目标信息,同时利用DPCN加强红外图像和可见光图像之间的信息交互。然后,提出了一种基于多尺度细节保留模块的解码器重建融合图像。最后,设计了一种基于辅助判别器的自适应损失函数。实验结果表明:所提方法可保留更清晰的边缘及目标信息,在主观和客观评价方面均优于对比方法。 展开更多
关键词 图像融合 注意力机制 细节保留交叉神经网络 多尺度图像重建
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数学中具有决定性的细节
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作者 杨秋珍 《大观周刊》 2012年第20期240-241,共2页
细节决定成败,在数学上也不例外。只要把细节问题牢牢把握,高分离自己就越来越近。关于这些细节,总结一下大致有:做题步骤、卷面书写、知识总结、运用整理以及生活中的数学,需要格外注意。
关键词 数学 细节网络
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