Краткое содержание

arXiv:2505.18991v2 Тип объявления: замена Аннотация: Паншарпенинг направлен на объединение изображений высокого разрешения панхроматического диапазона (PAN) и низкокачественных мультиспектральных изображений (LRMS) в единое изображение с высоким пространственным разрешением и богатой спектральной детализацией. Несмотря на прогресс методов глубокого обучения, существующие подходы часто неспособны учитывать глобальные априорные знания, присущие распределениям данных дистанционного зондирования. Модели на основе диффузии недавно зарекомендовали себя как перспективные решения благодаря своим мощным возможностям отображения распределений, однако страдают от высокой задержки при выводе. Мы представляем KSDiff — быстрый фреймворк диффузии в пространстве ядер, который генерирует свёрточные ядра, обогащённые глобальным контекстом, чтобы повысить качество паншарпенинга и ускорить процесс вывода. В частности, KSDiff формирует эти ядра посредством интеграции генератора низкоранговых базовых тензоров и унифицированного фактор-генератора, управляемого механизмом структурно-чувствительного многоуровневого внимания. Дополнительно мы предлагаем двухэтапную стратегию обучения...