UMF-CMGR 使用教程

UMF-CMGR 使用教程

UMF-CMGR [IJCAI2022 Oral] Unsupervised Misaligned Infrared and Visible Image Fusion via Cross-Modality Image Generation and Registration 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/um/UMF-CMGR

1. 项目介绍

UMF-CMGR 是一个基于深度学习的项目，旨在实现未配准的红外与可见光图像的无监督融合。该项目的核心是通过跨模态图像生成和配准技术，将两种不同模态的图像融合在一起，以供进一步的应用，如图像识别、目标检测等。UMF-CMGR 在 IJCAI2022 上进行了口头报告，并获得了广泛关注。

2. 项目快速启动

在开始之前，请确保您的环境中已安装以下依赖项：

• CUDA 10.1
• Python 3.6 或更高版本
• Pytorch 1.6.0
• Torchvision 0.7.0
• OpenCV 3.4
• Kornia 0.5.11

以下是一个快速启动的示例代码：

# 克隆项目到本地
git clone https://github.com/wdhudiekou/UMF-CMGR.git

# 切换到项目目录
cd UMF-CMGR

# 准备数据
# 生成测试数据
python data/get_test_data.py

# 训练配准网络
python Trainer/train_reg.py

# 测试配准网络
python Test/test_reg.py

# 如果需要，还可以单独训练融合网络
python Trainer/train_fuse.py

# 测试融合网络
python Test/test_fuse.py

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

• 图像融合：将红外图像与可见光图像融合，用于提高图像质量，便于后续的图像分析和识别。
• 目标检测：在融合后的图像上进行目标检测，以提高检测精度。

最佳实践

• 数据预处理：确保输入数据的质量和一致性，进行必要的图像预处理，如去噪、标准化等。
• 超参数调优：根据具体应用场景调整模型的超参数，以达到最佳的融合效果。

4. 典型生态项目

UMF-CMGR 的研究延伸了以下相关项目：

• IMF：UMF 的改进版，已被 IEEE TCSVT 接受。

通过以上内容，您应该能够对 UMF-CMGR 项目的使用有一个基本的了解。按照上述步骤，您可以快速地搭建并运行这个项目，进一步探索图像融合的应用。

UMF-CMGR [IJCAI2022 Oral] Unsupervised Misaligned Infrared and Visible Image Fusion via Cross-Modality Image Generation and Registration 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/um/UMF-CMGR