在深度学习中，用于图像融合的详细网络（深度神经网络）通常是为了学习如何结合来自多个源的信息以生成一个单一、增强的输出图像。这些网络可以基于不同的架构设计，下面是一些常用于图像融合任务的深度学习网络类型：

1. 卷积神经网络（CNNs）：

   • 常用于图像相关任务，因为它们可以有效地处理像素数据并提取空间特征。
   • 用于图像融合时，CNN可以设计成多输入网络，分别处理不同的图像源，然后在某一层或多层融合这些特征。

2. 生成对抗网络（GANs）：

   • 包括一个生成器网络和一个判别器网络，生成器负责产生融合图像，判别器则试图区分生成的图像和真实的图像。
   • 在图像融合任务中，生成器学习如何结合不同图像源的数据以生成自然看起来的融合图像。

3. 自编码器：

   • 是一类网络，能够学习输入数据的压缩表示，然后再重构输出。
   • 在图像融合中，自编码器可能用于学习图像的低维表示，然后将来自不同源的表示融合在一起。

4. U-Net：

   • 是一种专门的卷积神经网络，最初是为医学图像分割设计的。
   • 它的结构具有对称的“U”形，适用于图像融合任务，因为它可以在不同分辨率水平上捕获图像特征。

5. 深度融合网络（DFN）：

   • 一些特定设计的网络，如深度融合网络，用于处理多个输入，并在网络内部的不同层次进行特征融合。

6. 注意力机制：

   • 注意力模型能够让网络关注于输入图像中最重要的部分，这在图像融合中特别有用，可以帮助模型专注于关键信息。
   • 可以集成在以上任何一种网络中，以提高融合质量。

在应用这些网络进行图像融合时，研究人员需要仔细设计网络架构和训练过程，以确保模型可以有效学习如何结合输入图像的信息，并产生一个高质量的融合结果。