用matlab生成谐波代码-CoMIR:联合表示学习，通过多模式配准进行评估以及与基于图像翻译的方法进行比较的框架

用matlab生成谐波代码 CoMIR：合作ntrastive中号ultimodal我法师[R epresentation为注册框架 :framed_picture: 通过深度学习以不同的方式配准图像配准 :robot: ，，，，，和 NeurIPS 2020论文代码： 目录 介绍 是在同一坐标系中对齐多个图像的过程。 与使用每个单独的图像相比，这对于提取更多信息很有用。 我们执行严格的多峰图像配准，即使每个图像中的信息完全不同，我们也可以成功对齐来自不同显微镜的图像。 以下是来自两个不同显微镜（亮场和二次谐波产生）的三个图像配准： 该存储库使您可以访问执行以下操作所需的代码： 训练一个神经网络，以在一个公共的潜在空间中转换图像。 注册在公共潜在空间中转换的图像。 它是如何工作的？ 我们结合了最先进的人工神经网络（），将输入图像转换为潜在空间表示，并为CoMIR洗礼。 CoMIR经过精心设计，可以借助经典的注册方法进行调整。 下图描述了我们的管道： 论文的主要发现 :chart_decreasing: 可以在训练过程中使用对比学习并整合等方差约束。 :framed_picture: 使用经典配准方法可以成功地对CoMIR进行对齐。 :cyclone: CoMIR是旋转等变量（）。 :robot: 使用GAN生成跨模态