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ReFusion: 通过元学习从重建中学习可学习损失的图像融合
💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要

本文提出了一种基于深度学习和低秩表示的图像融合网络构建方法，实现最佳融合效果。实验结果显示该方法优于其他方法且训练参数较少。

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关键要点

  • 提出了一种基于深度学习和低秩表示的图像融合网络构建方法。
  • 该方法通过学得的模型引导网络构造，实现最佳融合效果。
  • 实验结果表明，该方法在融合性能方面优于其他现有方法。
  • 所需的训练参数比其他方法要少。
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标签

低秩表示 元学习 图像融合 深度学习 融合性能 训练参数 重建
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