【摘 要】
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针对深度学习在红外与可见光图像融合时无法同时满足运算效率和融合效果的问题。提出了一种无监督端到端的红外与可见光图像融合模型；该模型的图像特征提取模块采用结构重参数化方法，有效提升了算法的运行效率；同时引入了注意力机制，减小了冗余信息对融合结果的干扰；损失函数基于结构相似度设计，并进行了对比实验，实验结果表明，该模型保证了融合效果并提升了运行速度，相比于不使用结构重参数化的方法，运行速度提升34%。
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针对深度学习在红外与可见光图像融合时无法同时满足运算效率和融合效果的问题。提出了一种无监督端到端的红外与可见光图像融合模型；该模型的图像特征提取模块采用结构重参数化方法，有效提升了算法的运行效率；同时引入了注意力机制，减小了冗余信息对融合结果的干扰；损失函数基于结构相似度设计，并进行了对比实验，实验结果表明，该模型保证了融合效果并提升了运行速度，相比于不使用结构重参数化的方法，运行速度提升34%。
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