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https://www.bilibili.com/video/BV1L3L4zRERB?t=4.5&p=62代码教程的改进版
2025-05-16 11:33:01
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原创 【论文解读】DCEvo：用于红外和可见图像融合的判别性跨维度进化学习（CVPR 2025）
DCEvo通过整合判别增强器（DE），跨维度特征嵌入块（CDE），进化算法（AE）实现了： 1、视觉质量和任务性能的均衡提升（SSIM和mAP双高）,DCEvo显著优于现有的最先进方法视觉质量平均提高了9.32%（2）结构相似指数（SSIM） （3）视觉信息保真度（VIF）；1、AE：利用自动编码器解决特征协调的问题，但是没有考虑后续的任务问题，导致图像融合的指标优秀，但是后续任务的提升有限。架构的关键：跨维度特征嵌入（CDE）、判别增强器（DE）、进化算法调整损失函数（EA）
2025-05-09 10:31:13
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空空如也
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