变分零样本多光谱融合
原文中文,约200字,阅读约需1分钟。发表于: 。通过零样本学习与变分优化方法相结合,提出了一种全新的 Pansharpening 方法,能够在没有配对训练数据的情况下实现高分辨率多光谱图像的合成。
本文介绍了一种名为HyperTransformer的新的pansharpening注意机制,通过在变压器中将LR-HSI和PAN的特征分别制定为查询和键,改善了生成的HSI的空间和光谱质量,并在三个常用数据集上取得了显著的改进。
通过零样本学习与变分优化方法相结合,提出了一种全新的 Pansharpening 方法,能够在没有配对训练数据的情况下实现高分辨率多光谱图像的合成。
本文介绍了一种名为HyperTransformer的新的pansharpening注意机制,通过在变压器中将LR-HSI和PAN的特征分别制定为查询和键,改善了生成的HSI的空间和光谱质量,并在三个常用数据集上取得了显著的改进。