自己教師あり Mambaを用いた画像融合の新手法

この研究は、最新のシーケンスモデルである Mamba を使用した、画像融合への新しい自己教師ありアプローチを探求しています。この研究の潜在能力は、さまざまなアプリケーションにおける画像品質と情報抽出の向上にあります。

• •Mamba アーキテクチャを画像融合に適用し、パフォーマンスを向上させる可能性があります。
• •自己教師あり学習アプローチを利用し、ラベル付きデータの必要性を軽減します。
• •一般的な画像融合に焦点を当てており、幅広い適用可能性を示唆しています。