MaeFuse：通过引导训练，使用预训练的掩码自编码器在红外和可见光图像融合中传递全方位特征
原文约300字，阅读约需1分钟。发表于：。MaeFuse 是一种用于红外和可见光图像融合的新型自编码器模型，利用预训练的 Masked Autoencoders (MAE) 编码器提取特征，在消除不同模态特征的领域差异和 MAE 编码器引起的块效应的同时，利用引导式训练策略逐步增强融合效果。
本文介绍了一种新的深度学习架构，用于红外和可见图像融合问题。该架构包括编码网络、融合层和稠密块，并设计了两个融合策略。与现有方法相比，该方法在评估方面取得了最先进的性能。
