红外与可见光图像融合transformer

### 变模态Transformer在红外与可见光图像融合中的应用 变模态Transformer被广泛应用于解决红外与可见光图像融合问题，这类方法旨在通过跨模态的全局交互来增强特征表示能力。具体来说，在处理未严格对齐的源图像时，这些模型能够有效地捕捉并利用两种不同类型的视觉数据之间的互补特性。 #### 跨模态全局交互的重要性 为了实现更好的融合效果，不仅要关注单张图片内部的信息交流，还需要重视来自两个不同传感器（即可见光相机和热成像仪）所捕获场景间的关联性[^2]。这意味着在整个视场范围内建立联系至关重要，因为这有助于更好地理解环境条件以及目标物体属性的变化情况。 #### 特征提取过程中的空间对齐 针对未经精确校正过的输入样本，某些先进架构会尝试将空间变换机制融入到网络设计当中去。例如，有研究提出了一种新的深度学习框架，该框架能够在不依赖外部辅助手段的情况下完成自动化的配准操作，并在此基础上进一步优化多尺度下的细节保留程度及对比度提升性能[^1]。 #### 多维度注意力机制的应用 除了传统的二维平面内的位置关系外，还有学者探索了如何基于通道维数构建更加复杂的依赖结构。这种做法可以看作是对标准自注意模块的一种扩展形式——它允许算法在同一时间点上同时考量多个抽象层面的内容分布规律，从而达到更高的表达力水平。 ```python import torch.nn as nn class CrossModalAttention(nn.Module): def __init__(self, dim=64): super(CrossModalAttention, self).__init__() self.query_transform = nn.Linear(dim, dim) self.key_transform = nn.Linear(dim, dim) self.value_transform = nn.Linear(dim, dim) def forward(self, vis_features, ir_features): Q = self.query_transform(vis_features) # Query from visible light image features K = self.key_transform(ir_features) # Key from infrared image features V = self.value_transform(ir_features) # Value also comes from IR attention_scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2,-1)) / (dim ** .5) weights = F.softmax(attention_scores, dim=-1) attended_values = torch.matmul(weights, V) return attended_values ``` 此代码片段展示了如何在一个简单的交叉模态注意力层中计算查询、键和值向量，并据此生成加权后的输出特征图谱。这种方法特别适用于需要跨越不同类型感知渠道间传递信息的任务设置下。