CVPR 2024 | 基于MoE的通用图像融合模型，添加2.8%参数完成多项任务
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论文链接：https://arxiv.org/abs/2403.12494 代码链接：https://github.com/YangSun22/TC-MoA 论文题目：Task-Customized Mixture of Adapters for General Image Fusion
我们提出了一个统一的通用图像融合模型，提供了一种新的任务定制混合适配器（TC-MoA）用于自适应多源图像融合（受益于动态聚合各自模式的有效信息）。 我们为适配器提出了一种互信息正则化方法，这使得我们的模型能够更准确地识别不同源图像的主导强度。 据我们所知，我们首次提出了一种基于 MoE 的灵活适配器。通过只添加 2.8% 的可学习参数，我们的模型可以处理许多融合任务。大量的实验证明了我们的竞争方法的优势，同时显示了显著的可控性和泛化性。
，网络整合来自不同源的互补信息，获得融合图像
。我们将源图像输入 ViT 网络，并通过 patch 编码层获得源图像的 Token。ViT 由一个用于特征提取的编码器和一个用于图像重建的解码器组成，这两者都是由 Transformer 块组成的。
个 Transformer 块插入一个 TC-MoA。网络通过这些 TC-MoA 逐步调制融合的结果。每个 TC-MoA 由一个特定于任务的路由器银行
，一个任务共享适配器银行
和一个提示融合层F组成。TC-MoA 包括两个主要阶段：提示生成和提示驱动的融合。为了便于表达，我们以 VIF 为例，假设输入来自 VIF 数据集，并使用G来表示
。
，并提取提示生成特征定义为
。我们将
作为多源 Token 对的特征表示拼接起来。这允许来自不同来源的 Token 在后续的网络中交换信息。然而，直接计算高维的拼接特征会带来大量不必要的参数。因此，我们使用
进行特征降维，得到处理后的多源特征
，如下：
，然后经过融合层 F 获得融合特征，过程如下：
是一个超参数）：
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仅需一个任务描述，即可一键分割所有图片！SegmentationAnythingModel(SAM)的提出在图像分割领域引起了巨大的关注，其卓越的泛化性能引发了广泛的兴趣。然而，尽管如此，SAM仍面临一个无法回避的问题：为了使SAM能够准确地分割出目标物体的位置，每张图片都需要手动提供一个独特的视觉提示。如下图所示，即使点击的是同一物体（图(b)-(d)），微小位置变化都会导致分割结果的显著差异。这是因为视觉提示语义信息的缺乏，即使提供了想要分割的目标物体上，仍然可能引发歧义。框提示和涂鸦提示（图(e)(
第一个针对「SegmentAnything」大模型的域适应策略来了！相关论文已被CVPR2024接收。引言大语言模型（LLMs）的成功激发了计算机视觉领域探索分割基础模型的兴趣。这些基础分割模型通常通过PromptEngineer来进行zero/few图像分割。其中，SegmentAnythingModel（SAM）是最先进的图像分割基础模型。图SAM在多个下游任务上表现不佳但是最近的研究表明，SAM在多种下游任务中并非具有很强的鲁棒性与泛化性，例如在医学图像、伪装物体、添加干扰的自然图像等领域表现较差。
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火山引擎是字节跳动旗下企业级云与AI服务平台。聚焦大模型核心能力，依托字节自研豆包多模态大模型，凭借火山方舟一站式平台，提供模型精调、推理部署、智能应用搭建等全链路服务，结合高性能AI算力，助力各行业快速落地大模型数字化与智能化应用。
