【红外与可见光图像融合】Cross-Modal Transformers for Infrared and Visible Image Fusion

本文是一篇基于Transformer的VIF，对于CNN-based的方法的介绍也是提到了，CNN以一个固定的卷积核捕获局部信息，堆叠卷积层用于特征提取，但这样会损失细节和背景信息。
提出的cross-modal transformer在空间域和通道域实现了信息的交互，去除了IR和VIS的冗余信息。
实验表明，性能达到了SOTA，同时，也用于下游任务。

本文所引用的块：
RFDB出自Residual feature distillation network for lightweight image super-resolution
gated bottleneck出自Attention bottlenecks for multimodal fusion
SFC出自Self-fusion convolutional neural networks,

1.引言和贡献

1. 提到了transformer的长距离建模的优势，现在的基于transformer的缺点就是计算成本高，对于高分辨率图像不太实际
2. 设计了一个gated bottleneck（引用别人的）整合跨领域的交互信息

2.Motivation:

仅仅使用transformer捕获了全局交互信息，但缺少了局部元素的交互，虽然已经有了一些CNN和transformer结合的工作，但计算成本太高。因此我们致力于减少参数量。

3.网络结构

首先把VIS和IR分别经过几个3×3的卷积层，提取多层特征，然后送入Refinement branch，在这个模块中，进行信息的整合