train.py用于训练模型，其中可以指定一些必要的训练参数。
对于使用的cifar数据集，需要在cifar_data_hls.py中read_data_sets中指定数据集目录。

evaluate.py用于在测试集上评估训练好的模型。

fusion.py中使用训练好的模型来融合遥感图像。
仓库中已经提供了一个训练好的模型，你可直接使用，可以直接运行次脚本。
如论文中所述，为了获得更好的融合质量，需要在融合之前将Pan图像进行必要的预处理（非必须），也即使用NSCT算法来对Pan进行增强，这一部分处理在matlab中进行，详细做法见论文。
模型的输入即为Pan图像（或增强后的Pan图像）和MS图像，只需指定pan_path、ms_path和save_path即可。