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CVPR 2023 | 结合Transformer和CNN的多任务多模态图像融合方法
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疯狂的CV CVPR 2023 在图像融合领域的最新工作 CDDFuse: Correlation-Driven Dual-Branch Feature Decomposition, 作者是西安交通大学的赵子祥博士。本文的整体架构和赵博士先前在 IJCAI 上发表的 DIDFuse 有继承关系 白嫖论文代码+60G入门到进阶AI资源包(经典论文/书籍/项目课程/学习路线)+专家一对一带论文/学习/就业/竞赛指导+技术问题答疑+AI公开课 关注公众H:AI技术星球 发送:211 获取 内含:深度学习神经网络+CV计算机视觉学习(两大框架pytorch/tensorflow+源码课件笔记)+NLP等 适用人群 ①准备毕业论文的学生 ②准备跳槽,正在找工作的AI算法工程师等 ③自学和准备转行到AI领域的人 ④想巩固AI核心知识,查漏补缺的人
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