基于渐进式GAN逆映射的人脸超分辨率重建

为了缓解生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)自身存在的训练不稳定问题,增强图像超分辨率重建的效果,提出一种基于GAN逆映射的图像超分辨率重建算法。通过渐进式网络增加模型的稳定性,通过逆映射金字塔充分学习低分辨人脸图像的语义特征,实现准确的隐空间转换,通过半空间特征调制进行图像增强。对所提算法进行实验验证,该算法在Celeb A数据集上重建8倍后的图像峰值信噪比为27.18 dB,相比超分辨率生成对抗网络(super-resolution generative adversarial network,SRGAN),提高了2.44 dB,模型的收敛速度也更快。实验结果表明,通过GAN逆映射和渐进的方式进行图像超分辨率重建具有较好的效果和更高的稳定性。

引入反馈注意力的并行式多分辨率语义分割算法

目的 为了进一步提升语义分割精度,解决当前语义分割算法中特征图分辨率低下,低级信息特征随意丢弃,以及上下文重要信息不能顾及等问题,文中尝试提出一种融合反馈注意力模块的并行式多分辨率语义分割算法。方法 该算法提出一种并行式网络结构,在其中融合了高低分辨率信息,尽可能多地保留高维信息,减少低级信息要素的丢失,提升分割图像的分辨率。同时还在主干网络中嵌入了带反馈机制的感知注意力模块,从通道、空间、全局3个角度获得每个样本的权重信息,着重加强样本之间的特征重要性。在训练过程中,还使用了改进的损失函数,降低训练和优化难度。结果 经实验表明,文中的算法模型在PASCAL VOC2012、Camvid上的MIOU指标分别为77.78%、58.67%,在ADE20K上的也有42.52%,体现了出较好的分割性能。结论 文中的算法模型效果相较于之前的分割网络有一定程度的提升,算法中的部分模块嵌入别的主干网络依旧表现出较好的性能,展现了文中算法模型具备一定的有效性和泛化能力。