基于RDE-GAN算法的多阶段壁画图像修复

针对现存的壁画图像修复方法仍存在纹理细节缺失及图像输入像素尺寸不合适的问题,提出了一种多阶段密集残差和高效注意力机制的壁画图像修复(multi stage mural image restoration based on residual dense efficient-generative adversarial networks,RDE-GAN)算法。整个网络采用编码器-解码器架构,使网络具有足够大的感受野,便于充分利用图像的特征信息。首先,利用全局感知网络得到粗略的初始结果;其次,引入较小感受野的密集残差局部过渡网络;最后,利用高效细化网络增强图像的结构信息及图像语义的连贯性。将该算法分别与其他相关算法在定性定量分析上进行比较,结果表明,在[50%,60%)掩码比例中,RDE-GAN算法的峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)为32.5655 dB、结构相似性指数(structural similarity index measure,SSIM)为0.9690、学习感知图像块相似度(learned perceptual image patch similarity,LPIPS)为0.0141、生成图像与真实图像越相似指标(Fréchet inception distance,FID)为11.3027,且在其他5种掩码比例中RDE-GAN算法均优于对比算法。该研究成果能用于壁画等文化遗产的保护。

基于上下文聚合残差的双阶段壁画图像修复

壁画图像修复是指对壁画图像中损坏或缺失的区域进行修复,以恢复图像的视觉外观。针对现有的图像修复方法对壁画图像的修复纹理效果不清晰、模糊及特征信息提取不足的问题,本文提出了一个基于两阶段的上下文聚合残差对抗网络壁画图像修复模型。该模型由结构重建网络和颜色校正网络组成串行网络,并通过上下文聚合残差模块提取图像修复的全局和局部特征信息。结构重建网络中,利用线条图和自注意力模块保持结构稳定性和全局性。颜色校正网络中,利用压缩-激发通道注意力模块提高图像通道间传递信息的权重影响,从而减少颜色偏差。将本文提出的方法在壁画图像数据集上进行实验,实验表明本文方法在定性和定量分析上均优于所对比的方法。

浅谈 初中英语复习训练的有效教学策略

初中中考复习是整个初中阶段最必备的部分。怎样高效地从事复习,是初三教师时常学习的话题。英语课程标准中明确指出应“提倡学生在教师的辅导下,通过经历、实践、参加、探讨和合作等措施,察觉语言规则,逐步把握语言知识和技能,不断调整情感态度,形成有效的学习对策,拓展自主探究的能力。”因此,在复习阶段,教师应该面向全体学生,梳理英语知识点,掌握复习重点,制订科学的复习方案,拓展同学们的英语语言学习素养,创新同学们的思维,增强同学们的全面综合素质。另外,同学们的中考成绩也与复习效果紧密相关。因此,提高初三英语复习课的课堂教育效果很重要。

浅谈思维导图在英语高效课堂中的运用实践研究

充分利用思维导图工具,可以在有限的时间内优质高效的完成教学任务、提高课堂效率、扩大课堂容量、提高课堂效率让学生高效学习,本文主要阐述了作者在教育实践的应用基础上,所运用思维导图的实例,并说明了思维导图工具在英语教学中的运用步骤及策略。

基于CiteSpace的扩散模型研究文献可视化分析

利用可视化软件,对我国近20年扩散模型发展研究进行分析,以期为相关研究提供参考。使用CiteSpace软件,对CNKI上检索出的所有扩散模型相关文献,通过发文时间、期刊分布、主要作者和关键词中“扩散模型”出现次数最多及聚类分析进行研究分析。该领域研究热点主要分布在扩散、技术创新、模型以及社交网络方面;文献发文量逐年增长且期刊分布较为分散,各机构间合作交流少,如在研究深度和机构间交流上有所突破,扩散模型研究将在很大程度上有所提高。