轻量级无监督深度学习水下图像拼接算法

电子测量技术页数： 7 2025-08-08

摘要：传统拼接方法在复杂场景下表现不佳，且有监督方法标注数据困难，现有的无监督图像拼接方法模型参数大，拼接时间长。因此，提出了一种轻量级无监督深度学习的图像拼接框架，分为无监督图像变形网络和无监督图像融合网络两个阶段。在图像变形网络中，使用MobileNetV2作为网络主干，结合ECA模块得到图像的变形信息。图像融合模块使用UNeXt作为主干网络得到图像重叠区域的接缝线进行无缝拼接，... （共7页）

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