基于在线知识蒸馏的物理感知图像去雾算法

为解决传统图像模型在去雾时会产生伪影、光晕等问题,结合深度学习,提出了一种基于在线知识蒸馏的物理感知图像去雾算法。算法首先通过物理感知单元构建的多尺度网络获取丰富的共享特征,然后采用基于模型的方式和端到端的方式分别生成去雾图像,最后采用特征聚合块来融合两种方式生成的去雾图像。此外,算法采用在线知识蒸馏的学习策略来联合优化网络。实验结果表明:与其他去雾算法相比,所提算法在合成图像和真实场景图像上均取得了优异性能,在合成有雾室外数据集SOTS上的峰值信噪比和结构相似度分别为23.59 dB和0.937。

基于双尺度特征融合的单幅图像去雾网络

基于深度学习的图像去雾方法在合成数据集上表现良好,但在真实场景中应用时存在去雾不彻底、颜色失真等问题。提出一种新的单幅图像去雾网络,该网络包含特征提取、特征融合2个模块。在特征提取模块中,通过残差密集块和具有空间注意机制的特征提取块分别提取图像的局部特征和全局特征。在特征融合模块中,利用通道注意力机制对局部特征图和全局特征图进行通道加权,并通过卷积操作融合加权后的局部特征图与全局特征图。最后,采用门控网络自适应结合3个不同深度的融合特征图,以恢复高质量的去雾图像。实验结果表明,所提网络在室内数据集下的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)分别为33.04 dB、0.983,在HAZERD数据集下的PSNR和SSIM分别比GridDehazeNet网络高出1.33 dB和0.041。同时,该网络的模型参数量和浮点运算数分别为0.34M和16.06×109frame/s,具有较低复杂度,对合成图像和真实图像均可取得理想的去雾效果。

浅谈多媒体课件在物理教学中的应用

物理学科作为一个生活常识的基础学科，在与计算机结合的同时，其研究领域、研究方法和应用范畴等方面得到了空前的拓展。物理教学也因与信息技术逐步实现整和而得到优化，就此对信息技术与物理课程的实际整和进行了一些讨论。

浅析以校园文化建设促进立德树人的研究

当今社会是一个科技发展日新月异,各行各业竞争激烈的社会。而青少年恰是推动社会发展的后备军。本文首先阐述了加强校园文化建设的必要性,具体的提出了校园文化建设的内容和方法,倘若付诸于实践,定会对促进青少年身心健康发展起到积极作用。