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跨尺度特征融合

分布医学影像与生物视觉2底层视觉与图像复原1

Towards Generalized Multimodal Homography Estimation

用单张图像合成带真值偏移的未对齐图像对来替代真实配对数据，可作为任何需要几何配对监督的视觉任务（单应性、光流、匹配）的通用数据增广手段；同时其颜色与特征解耦、跨尺度融合的网络设计可直接迁移到跨模态配准。

Disentangle-then-Align: Non-Iterative Hybrid Multimodal Image Registration via Cross-Scale Feature Disentanglement

提出跨尺度解耦与自适应投影模块（CDAP）抑制模态私有线索，结合混合参数预测模块（HPPM）实现非迭代的全局刚性参数与形变场联合估计，为多模态配准提供可复用的解耦-对齐框架。

CROWn: A Unified Framework for Anti-Aliased Downsampling and Phase-Calibrated Fusion in 3D Medical Segmentation

把采样理论引入分割网络的降采样与跳连环节：用多相分解+子带共注意力在抽取时抑制混叠，用空间到深度重排+相位注意力对齐高分辨率跳连，可直接迁移到任何带各向异性体素或跨尺度融合的 3D 分割/检测骨干。