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DenseFuse: A Fusion Approach to Infrared and Visible Images

• • 一、研究背景与现有方法缺陷
  • 二、网络整体架构
  • 三、两阶段训练方案（核心创新）
  • • 阶段1：自编码器预训练
    • 阶段2：特征融合推理
  • 四、两种主流融合策略
  • • 1. 直接相加（Addition）
    • 2.l 1 l_1l1​范数+Softmax加权融合
  • 五、实验设置与对比
  • • 1. 实验数据集
    • 2. 对比算法
    • 3. 7项客观评价指标
    • 4. 实验结果
  • 六、结论与拓展
• DenseFuse 两阶段训练方案超详细拆解
• • 核心设计思想（先看懂为什么要分两阶段）
  • 第一阶段：自编码器预训练（完整训练流程）
  • • 1. 网络结构（仅Encoder + Decoder，删掉融合层）
    • 2. 训练数据
    • 3. 损失函数（核心，平衡像素精度与结构完整性）
    • 4. 训练超参数
    • 5. 训练目标
    • 6. 训练效果验证
  • 第二阶段：固定权重，融合推理（无训练、仅前向传播）
  • • 1. 网络改动
    • 2. 输入数据
    • 3. 两种可选融合策略（直接替换，无需重训网络）
    • • 策略1：Add 直接相加融合
      • 策略2：l 1 l_1l1​-norm + Softmax自适应加权融合
    • 4. 第二阶段关键特点（区别于常规端到端训练）
  • 两阶段训练完整逻辑对比表
  • 这个方案的优势总结