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    UFA-FUSE:一种用于多聚焦图像融合的新型深度监督混合模型

    传统的融合方法和基于深度学习的融合方法通过一系列后处理过程生成中间决策图,得到融合图像。然而,这些方法产生的融合结果容易丢失源图像的一些细节或产生伪影。受到基于深度学习的图像重建技术的启发,我们提出了一种不需要任何后处理的多焦点图像融合网络框架,以端到端监督学习的方式解决这些问题。为了充分训练融合模型,我们生成了一个包含地面真实融合图像的大规模多聚焦图像数据集。为了获得信息更丰富的融合图像,进一步设计了一种基于统一融合注意的融合策略,该融合策略由通道注意模块和空间注意模块组成。

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    彩虹女神跃长空,Go语言进阶之Go语言高性能Web框架Iris项目实战-项目结构优化EP05

    前文再续,上一回我们完成了用户管理模块的CURD(增删改查)功能,功能层面,无甚大观,但有一个结构性的缺陷显而易见,那就是项目结构过度耦合,项目的耦合性(Coupling),也叫耦合度,进而言之,模块之间的关系,是对项目结构中各模块间相互联系紧密程度的一种量化。耦合的强弱取决于模块间调用的复杂性、调用模块之间的方式以及通过函数或者方法传送数据对象的多少。模块间的耦合度是指模块之间的依赖关系,包括包含关系、控制关系、调用关系、数据传递关系以及依赖关系。项目模块的相互依赖越多,其耦合性越强,同时表明其独立性越差,愈加难以维护。

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