本仓库提供了一个使用Python实现的图像融合评估指标集合，涵盖了多种常用的评估方法。这些指标可以帮助研究人员和开发者评估图像融合算法的效果，并进行对比分析。支持单幅图像评估、单个算法的所有融合结果评估，以及所有对比算法的直接计算，并支持结果写入Excel文件。
最近更新: 1年多前VIFB 是可见光-红外图像融合 （VIF） 领域的第一个（也是迄今为止唯一的一个）基准测试，旨在提供一个平台来对 VIF 算法进行公平和全面的性能比较。 目前，VIFB 集成了 21 个图像对、20 个融合算法和 13 个评估指标，可以方便地进行性能对比。所有融合结果也可供用户直接使用。此外，使用提供的工具包可以轻松添加更多测试图像、融合算法（在 Matlab 中）、评估指标和融合图像。
最近更新: 1年多前SODFormer：事件和帧的 Transformer 进行流式对象检测。PKU-DAVIS-SOD 大型多模态神经形态目标检测集，低光和高速运动模糊，DAVIS346 ，分辨率 346 * 260。含 3 种交通场景，记录 220 个序列， RGB 帧和 DVS 事件，每序列约 1分钟，25 FPS 的 RGB 帧。手动注释 25 Hz 频率，共 276k 个标记时间戳与 1080.1k 标签。
最近更新: 1年多前《Image fusion in the loop of high-level vision tasks: A semantic-aware real-time infrared and visible image fusion network》 红外和可见光图像融合多光谱数据集。MFNet 数据集包含 1,569 个图像对（820 个在白天拍摄，749 夜间），空间分辨率为 480 × 640。
最近更新: 1年多前《Image fusion in the loop of high-level vision tasks: A semantic-aware real-time infrared and visible image fusion network》提出语义感知的图像融合框架，轻量级网络。设计Gradient Residual Dense Block（GRDB）。EN，MI，SF等指标衡量图像融合好坏
最近更新: 1年多前Infrared and Visible Image Fusion using a Deep Learning Framework 1.这篇是2018年ICPR会议上发表的文章。这算比较早期在VIF（红外光和可见光图像融合）中加入了深度学习这一模型的论文。 2.这篇文章并不是完全使用深度学习的模型，模型主体在图像分解和融合仍然采用传统的方法，只有其中一个分支在特征提取和重建方面用到了VGG网络。
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