基于坐标注意力的重参数化红外与可见光图像融合网络

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摘要：针对现有大多数基于深度网络的图像融合方法网络架构复杂、计算成本高，且没有充分考虑多模态图像的固有特性进而难以实现跨模态特征的丰富交互两个问题，提出一种基于坐标注意力机制的重参数化红外与可见光图像融合网络，该网络引入重参数化技巧，并结合残差学习进行特征提取，以在保证融合质量的同时提高计算效率，其（剩余9463字）

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