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RGBT图像融合是一种将RGB图像和热红外图像进行融合的技术，以获得更全面、更准确的图像信息。随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的RGBT图像融合算法成为了研究热点。本文将介绍五种当下最热门的基于深度学习的RGBT图像融合算法，并对其算法原理、优缺点进行分析。
双通道注意力机制融合算法
该算法利用了深度学习中的双通道注意力机制来融合RGB和热红外图像。该算法分为两个步骤：首先，利用卷积神经网络提取RGB和热红外图像的特征；其次，将两个特征图进行融合，并利用注意力机制对特征进行加权求和。该算法的优点是可以有效地提取出RGB和热红外图像的特征，并且可以通过注意力机制对特征进行加权求和，从而得到更准确的融合结果。但是，该算法需要训练双通道神经网络，训练过程较为复杂，且需要大量的数据支撑。
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