LAConv：用于图像融合的局部自适应卷积
计算机视觉与模式识别
2021-07-27 v1 图像与视频处理
摘要
卷积操作是特征提取的强大工具，在计算机视觉领域扮演着重要角色。然而，当针对如图像融合这类像素级任务时，若在不同图像块上使用统一的卷积核，则无法充分感知图像中每个像素的特殊性。本文提出了一种局部自适应卷积 (LAConv)，它可根据不同空间位置动态调整。LAConv 使网络能够在学习过程中关注每一个特定的局部区域。此外，引入了动态偏置 (DYB)，为特征描述提供更多可能性，并使网络更加灵活。我们进一步设计了一个配备所提 LAConv 和 DYB 模块的残差结构网络，并将其应用于两个图像融合任务。全色锐化与高光谱图像超分辨率 (HISR) 实验证明了我们的方法优于其他最先进方法。值得一提的是，LAConv 还能以更少的计算量胜任其他超分辨率任务。
引用
@article{arxiv.2107.11617,
title = {LAConv: Local Adaptive Convolution for Image Fusion},
author = {Zi-Rong Jin and Liang-Jian Deng and Tai-Xiang Jiang and Tian-Jing Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.11617},
year = {2021}
}