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基于多尺度残差生成对抗网络的单图像盲去运动模糊方法
被引量:
4
1
作者
陈乔松
隋晓旭
+3 位作者
官旸珺
范金松
邓欣
王进
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第3期919-922,共4页
图像盲去运动模糊一直是计算机视觉领域的一个经典问题,它的目的是在模糊核未知的情况下恢复清晰图像。考虑到更大的感受野以及多尺度信息对恢复清晰图像中的全局信息以及局部细节信息具有重要作用,因此提出的方法对DeblurGAN方法进行改...
图像盲去运动模糊一直是计算机视觉领域的一个经典问题,它的目的是在模糊核未知的情况下恢复清晰图像。考虑到更大的感受野以及多尺度信息对恢复清晰图像中的全局信息以及局部细节信息具有重要作用,因此提出的方法对DeblurGAN方法进行改进,提出一种基于条件生成对抗网络的GR-DeblurGAN(granular resi-dual DeblurGAN)的单图像盲去运动模糊方法,采用细粒度残差模块(granular residual block)作为骨干网络,以此在不增加参数量的情况下,扩大感受野,获得多尺度信息。最后在两个广泛使用的数据集:GoPro数据集以及Kohler数据集上进行算法性能评估,并与代表性算法进行对比。从实验结果可以看出,提出的方法改进效果明显,并且在计算开销上面优于其他算法。
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关键词
图像盲去模糊
细粒度残差模块
生成对抗网络
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职称材料
特征增强U形网络的图像语义分割
被引量:
2
2
作者
陈乔松
段博邻
+3 位作者
官
暘珺
范金松
邓欣
王进
《重庆邮电大学学报(自然科学版)》
CSCD
北大核心
2021年第6期962-969,共8页
复杂场景语义分割任务是对场景图像逐像素进行分类并标记。图像中目标种类多,尺度多样的特点给分割任务增加了难度,提出了特征增强U形卷积神经网络(feature enhanced U shape networks,FEUNet)是一种改进的编码器加解码器的结构,编码阶...
复杂场景语义分割任务是对场景图像逐像素进行分类并标记。图像中目标种类多,尺度多样的特点给分割任务增加了难度,提出了特征增强U形卷积神经网络(feature enhanced U shape networks,FEUNet)是一种改进的编码器加解码器的结构,编码阶段引入局部特征增强模块(local feature enhanced,LFE)提取局部感知特征来改善非显著目标的分割效果;考虑到神经网络深层和浅层之间特征表达的差异,在解码阶段利用全局池化方法(global pooling)设计全局特征增强模块(global feature enhanced,GFE),实现选择性地从深层特征图提取上下文信息作为对浅层特征图的指导,改善深层和浅层特征图的融合,保证同类像素预测的一致性。采用CamVid和Cityscapes数据集进行试验,模型mIOU测评值分别达到64.5%和73.2%,对比其他主流语义分割算法,该方法在分割性能和模型体积上具有一定竞争力。
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关键词
语义分割
编码器-解码器
局部感知特征
全局池化
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职称材料
基于分形残差网络的单幅图像超分辨率重建
被引量:
1
3
作者
陈乔松
宗冕
+4 位作者
官
暘珺
范金松
王子权
邓欣
王进
《重庆邮电大学学报(自然科学版)》
CSCD
北大核心
2022年第1期172-180,共9页
近年来,各种基于卷积神经网络的单幅图像超分辨率方法取得了优异的性能提升。现有的超分辨率网络大多数都是使用单种尺度的卷积核来提取低分辨率图像的特征信息,这样很容易造成细节信息的遗漏,也无法很好地利用低分辨率图像的多尺度特...
近年来,各种基于卷积神经网络的单幅图像超分辨率方法取得了优异的性能提升。现有的超分辨率网络大多数都是使用单种尺度的卷积核来提取低分辨率图像的特征信息,这样很容易造成细节信息的遗漏,也无法很好地利用低分辨率图像的多尺度特征来提高图像的表达能力。为了解决超分辨率重建中存在的问题,提出了一种新的超分辨重建方法称为分型残差网络(fractal residual network,FRN)。该网络使用分形残差注意力块,充分利用不同的层次特征,生成更精细的特征。同时,引入信道注意机制,自适应地重新缩放每个通道的特征,增加网络判别学习能力。此外,该算法将局部残差学习与全局残差学习相结合,以弥补信息丢失,降低学习难度。实验结果表明,该方法在重建性能上优于其他很多算法。
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关键词
超分辨率
残差学习
分形块
卷积神经网络
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职称材料
题名
基于多尺度残差生成对抗网络的单图像盲去运动模糊方法
被引量:
4
1
作者
陈乔松
隋晓旭
官旸珺
范金松
邓欣
王进
机构
重庆邮电大学数据工程与可视计算重点实验室
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第3期919-922,共4页
文摘
图像盲去运动模糊一直是计算机视觉领域的一个经典问题,它的目的是在模糊核未知的情况下恢复清晰图像。考虑到更大的感受野以及多尺度信息对恢复清晰图像中的全局信息以及局部细节信息具有重要作用,因此提出的方法对DeblurGAN方法进行改进,提出一种基于条件生成对抗网络的GR-DeblurGAN(granular resi-dual DeblurGAN)的单图像盲去运动模糊方法,采用细粒度残差模块(granular residual block)作为骨干网络,以此在不增加参数量的情况下,扩大感受野,获得多尺度信息。最后在两个广泛使用的数据集:GoPro数据集以及Kohler数据集上进行算法性能评估,并与代表性算法进行对比。从实验结果可以看出,提出的方法改进效果明显,并且在计算开销上面优于其他算法。
关键词
图像盲去模糊
细粒度残差模块
生成对抗网络
Keywords
image blind deblurring
granular residual block
generative adversarial networks
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
特征增强U形网络的图像语义分割
被引量:
2
2
作者
陈乔松
段博邻
官
暘珺
范金松
邓欣
王进
机构
重庆邮电大学数据工程与可视计算重庆市重点实验室
出处
《重庆邮电大学学报(自然科学版)》
CSCD
北大核心
2021年第6期962-969,共8页
基金
国家自然科学基金(61806033)。
文摘
复杂场景语义分割任务是对场景图像逐像素进行分类并标记。图像中目标种类多,尺度多样的特点给分割任务增加了难度,提出了特征增强U形卷积神经网络(feature enhanced U shape networks,FEUNet)是一种改进的编码器加解码器的结构,编码阶段引入局部特征增强模块(local feature enhanced,LFE)提取局部感知特征来改善非显著目标的分割效果;考虑到神经网络深层和浅层之间特征表达的差异,在解码阶段利用全局池化方法(global pooling)设计全局特征增强模块(global feature enhanced,GFE),实现选择性地从深层特征图提取上下文信息作为对浅层特征图的指导,改善深层和浅层特征图的融合,保证同类像素预测的一致性。采用CamVid和Cityscapes数据集进行试验,模型mIOU测评值分别达到64.5%和73.2%,对比其他主流语义分割算法,该方法在分割性能和模型体积上具有一定竞争力。
关键词
语义分割
编码器-解码器
局部感知特征
全局池化
Keywords
semantic segmentation
encoder-decoder
local perceptual feature
global pooling
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于分形残差网络的单幅图像超分辨率重建
被引量:
1
3
作者
陈乔松
宗冕
官
暘珺
范金松
王子权
邓欣
王进
机构
重庆邮电大学计算机科学与技术学院数据工程与可视计算重点实验室
出处
《重庆邮电大学学报(自然科学版)》
CSCD
北大核心
2022年第1期172-180,共9页
文摘
近年来,各种基于卷积神经网络的单幅图像超分辨率方法取得了优异的性能提升。现有的超分辨率网络大多数都是使用单种尺度的卷积核来提取低分辨率图像的特征信息,这样很容易造成细节信息的遗漏,也无法很好地利用低分辨率图像的多尺度特征来提高图像的表达能力。为了解决超分辨率重建中存在的问题,提出了一种新的超分辨重建方法称为分型残差网络(fractal residual network,FRN)。该网络使用分形残差注意力块,充分利用不同的层次特征,生成更精细的特征。同时,引入信道注意机制,自适应地重新缩放每个通道的特征,增加网络判别学习能力。此外,该算法将局部残差学习与全局残差学习相结合,以弥补信息丢失,降低学习难度。实验结果表明,该方法在重建性能上优于其他很多算法。
关键词
超分辨率
残差学习
分形块
卷积神经网络
Keywords
super-resolution
residual learning
fractal block
neural networks
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多尺度残差生成对抗网络的单图像盲去运动模糊方法
陈乔松
隋晓旭
官旸珺
范金松
邓欣
王进
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021
4
下载PDF
职称材料
2
特征增强U形网络的图像语义分割
陈乔松
段博邻
官
暘珺
范金松
邓欣
王进
《重庆邮电大学学报(自然科学版)》
CSCD
北大核心
2021
2
下载PDF
职称材料
3
基于分形残差网络的单幅图像超分辨率重建
陈乔松
宗冕
官
暘珺
范金松
王子权
邓欣
王进
《重庆邮电大学学报(自然科学版)》
CSCD
北大核心
2022
1
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职称材料
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