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原標(biāo)題：CVPR 2024 | 基于MoE的通用圖像融合模型，添加2.8%參數(shù)完成多項(xiàng)任務(wù)
關(guān)鍵字：圖像,任務(wù),特征,提示,適配器
文章來源：機(jī)器之心
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：6803字

內(nèi)容摘要：

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代碼鏈接：https://github.com/YangSun22/TC-MoA
論文題目：Task-Customized Mixture of Adapters for General Image Fusion圖 1 不同融合任務(wù)的源圖像對(duì)融合結(jié)果的主導(dǎo)強(qiáng)度變化
研究背景與動(dòng)機(jī)
圖像融合的目的是將同一場(chǎng)景中不同傳感器捕獲的多源圖像的互補(bǔ)信息整合到單個(gè)圖像上。這種方式通常被用于提取圖片重要信息和提高視覺質(zhì)量。
目前，一般的圖像融合主要包括多模態(tài)、多曝光、多焦圖像融合等。融合任務(wù)表現(xiàn)出不同的融合機(jī)制。多曝光圖像融合（MEF）的重點(diǎn)是將具有多個(gè)曝光程度的圖像序列轉(zhuǎn)換成一個(gè)高質(zhì)量的全曝光圖

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文章來源：機(jī)器之心
作者微信：almosthuman2014
作者簡介：專業(yè)的人工智能媒體和產(chǎn)業(yè)服務(wù)平臺(tái)