红外可见光交叉注意力机制特征融合
时间: 2025-01-25 16:01:38 浏览: 91
### 方法概述
在红外与可见光图像融合领域,交叉注意力机制被用于增强两种模态之间的互补信息提取能力。通过引入这种机制,模型能够更有效地捕捉不同模态间的关联特征[^1]。
具体来说,在CrossFuse框架下,交叉注意力模块设计旨在促进跨通道的信息交互。该方法不仅考虑了局部区域内的像素关系,还关注到了全局上下文的理解。这使得生成的融合图像既保留了原始输入的关键细节又提高了整体质量。
### 实现过程
为了更好地理解如何利用交叉注意力来完成这项任务,下面给出了一段简化版Python代码片段作为示例:
```python
import torch.nn as nn
class CrossAttention(nn.Module):
def __init__(self, dim_infrared=256, dim_visible=256):
super(CrossAttention, self).__init__()
# 定义查询、键和值变换层
self.query_transform = nn.Linear(dim_infrared, dim_visible)
self.key_transform = nn.Linear(dim_visible, dim_visible)
self.value_transform = nn.Linear(dim_visible, dim_visible)
def forward(self, infrared_features, visible_features):
Q = self.query_transform(infrared_features) # 查询向量来自红外图特征
K = self.key_transform(visible_features) # 键向量来自可见光图特征
V = self.value_transform(visible_features) # 值向量同样来自于可见光图
scores = torch.matmul(Q.unsqueeze(1), K.transpose(-2,-1)) / (K.size(-1)**0.5)
attn_weights = F.softmax(scores,dim=-1)
context_vector = torch.bmm(attn_weights,V).squeeze()
return context_vector
```
这段代码展示了如何构建一个简单的交叉注意力网络组件,其中`infrared_features`表示经过编码后的红外图像特征映射;而`visible_features`则是对应于可见光图像的部分。最终输出的结果即为加权求和得到的新表征形式——context vector,它综合反映了两者的共同特性并可用于后续处理步骤中。
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