CVPR 2023：结合Transformer和CNN的多任务多模态图像融合技术

在计算机视觉领域，图像融合技术一直是研究的热点之一。随着技术的不断进步，多模态图像融合技术逐渐成为解决复杂视觉问题的重要手段。特别是在百度智能云一念智能创作平台等先进工具的辅助下，图像融合技术的创新与发展更加迅速。该平台提供了强大的智能创作能力，为图像融合等视觉任务提供了有力支持，详情可访问：https://yinian.cloud.baidu.com/home。

在2023年的国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）上，一种结合Transformer和CNN的多任务多模态图像融合方法引起了广泛关注。本文将详细介绍这一技术的核心思想、实现方式及其在实际应用中的优势。

技术背景

CVPR 2023概述

CVPR（Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）是由IEEE主办的一年一度的全球学术性顶级会议，专注于计算机视觉与模式识别技术。2023年的CVPR在加拿大温哥华召开，共接收论文9155篇，最终录用2359篇，接受率为25.8%。本次会议涵盖了计算机视觉领域的多个前沿方向，其中多模态图像融合技术尤为引人注目。

Transformer与CNN的结合

近年来，Transformer模型在自然语言处理领域取得了巨大成功，并逐渐渗透到计算机视觉领域。Transformer的自注意力机制和全局特征提取能力使其成为处理复杂视觉任务的有力工具。然而，Transformer的计算资源消耗较大，而CNN则在局部特征提取和计算效率上具有优势。因此，将Transformer与CNN结合，成为提升图像融合效果的新思路。

技术亮点

Correlation-Driven Feature Decomposition Fusion (CDDFuse)

本文提出的CDDFuse方法，通过结合Transformer和CNN的优势，实现了多任务多模态图像的有效融合。CDDFuse方法的核心在于特征解耦和相关性驱动的特征分解。

1. 特征解耦

CDDFuse将跨模态信息分解为共有信息和特有信息。这一思路类似于DRF等融合模型，但CDDFuse在分解过程中引入了相关性驱动的思想。具体来说，低频特征被认为是相关的，表示了所有模态的共有信息；高频特征则被认为是不相关的，表示了各个模态独有的信息。

2. Transformer与CNN的结合

CDDFuse采用了双分支Transformer-CNN特征提取器。Lite Transformer (LT)块利用长程注意力处理低频全局特征，而Invertible Neural Networks (INN)块则用于提取高频局部特征。LT块和INN块的结合，既保证了全局信息的捕获，又保留了局部细节。

3. 两阶段训练法

CDDFuse采用两阶段训练法。第一阶段采用自监督方式，通过重建源图像来训练模型；第二阶段则进行图像融合训练。这种训练方式不仅提高了模型的泛化能力，还确保了融合图像的质量。

实现方式

模型结构

CDDFuse模型整体分为四个模块：双分支编码器、解码器、base/detail融合层以及损失函数。

• 双分支编码器：包含Restormer block、Lite Transformer block和Invertible Neural networks block。Restormer block用于提取浅层特征；Lite Transformer block用于提取低频基特征；Invertible Neural networks block用于提取高频细节信息。
• 解码器：将分解的特征在通道维度拼接后，通过解码器输出融合图像。
• base/detail融合层：使用LT和INN块实现不同频率特征的融合。
• 损失函数：包括重建损失和特征分解损失，确保在训练过程中信息不会丢失。

实验验证

CDDFuse方法在ir-vis和医学影像融合等任务中表现出了优异的性能。实验结果表明，该方法不仅提高了融合图像的质量，还提升了下游任务（如分割、检测等）的效果。

实际应用与前景

CDDFuse方法在多个领域具有广泛的应用前景。在医学影像领域，它可以提高诊断的准确性和效率；在安防监控领域，它可以增强图像的清晰度和细节；在自动驾驶领域，它可以帮助车辆更好地识别道路和障碍物。

随着技术的不断发展，CDDFuse方法有望进一步拓展其应用场景，为计算机视觉领域带来更多的创新和突破。

结论

CVPR 2023中提出的结合Transformer和CNN的多任务多模态图像融合方法——CDDFuse，通过特征解耦和相关性驱动的特征分解，实现了跨模态图像的有效融合。该方法不仅提高了融合图像的质量，还提升了下游任务的效果，为计算机视觉领域带来了新的突破。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，CDDFuse方法有望在未来发挥更大的作用。