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深度融合图像文本特征的文本引导图像修复
被引量:
1
1
作者
兰红
郭福城
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023年第7期2223-2228,共6页
为解决现有文本引导图像修复模型在处理文本图像融合时模态间信息缺乏高效融合导致修复结果不真实且语义一致性差的问题,提出一种通过条件批量归一化融合图像文本特征实现文本引导的图像修复模型BATF。首先,通过空间区域归一化编码器对...
为解决现有文本引导图像修复模型在处理文本图像融合时模态间信息缺乏高效融合导致修复结果不真实且语义一致性差的问题,提出一种通过条件批量归一化融合图像文本特征实现文本引导的图像修复模型BATF。首先,通过空间区域归一化编码器对破损和未破损区域分别归一化,减少了直接特征归一化对均值方差偏移的影响;其次,将提取的图像特征与文本特征向量通过深度仿射变换进行融合,增强了生成器网络特征图的视觉语义嵌入,使图像和文本特征得到更有效的融合;最后,为增强修复图像的纹理真实性及语义一致性,设计了一种高效鉴别器并引入了目标感知鉴别器。在CUB bird这个带有文本标签的数据集上进行定量和定性实验表明,提出模型在PSNR(peak signal-to-noise ratio)、SSIM (structural similarity)以及MAE(mean absolute error)度量指标分别达到了20.86、0.836和23.832。实验结果表明,BATF模型对比现有的MMFL和ALMR模型效果更好,修复的图像既符合给定文本属性的要求又具有高度语义一致性。
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关键词
文本
引导
图像
修复
文本图像融合
批量归一化
语义一致性
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职称材料
双重模态文本引导的图像修复算法
2
作者
李海燕
陈杰
+2 位作者
余鹏飞
李海江
张榆锋
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期2547-2557,共11页
为解决现有图像修复算法因缺乏足够的上下文信息导致修复大面积破损时效果差且修复结果不可控的缺陷,提出了双重模态文本引导的图像修复算法。引入文本标签作为修复的控制引导,确保修复结果的整体与区域一致,并增加修复的可控多样性。...
为解决现有图像修复算法因缺乏足够的上下文信息导致修复大面积破损时效果差且修复结果不可控的缺陷,提出了双重模态文本引导的图像修复算法。引入文本标签作为修复的控制引导,确保修复结果的整体与区域一致,并增加修复的可控多样性。设计双重模态掩码注意力机制提取破损区域的语义信息;通过深度文本图像融合模块加深生成器中的文本图像融合过程,并应用图像文本匹配损失最大化生成图像与文本之间的语义相似度;采用投射鉴别器训练生成图像与真实图像增强修复图像的真实性。在2个带有文本标签的数据集上进行定量和定性实验,结果表明:生成的修复图像与引导文本描述一致,可根据不同的文字描述生成多样的结果。
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关键词
图像
修复
文本
引导
注意力机制
文本图像融合
图像
文本
匹配损失
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职称材料
题名
深度融合图像文本特征的文本引导图像修复
被引量:
1
1
作者
兰红
郭福城
机构
江西理工大学信息工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023年第7期2223-2228,共6页
基金
2021年江西省研究生创新专项资金资助项目(YC2021-S582)。
文摘
为解决现有文本引导图像修复模型在处理文本图像融合时模态间信息缺乏高效融合导致修复结果不真实且语义一致性差的问题,提出一种通过条件批量归一化融合图像文本特征实现文本引导的图像修复模型BATF。首先,通过空间区域归一化编码器对破损和未破损区域分别归一化,减少了直接特征归一化对均值方差偏移的影响;其次,将提取的图像特征与文本特征向量通过深度仿射变换进行融合,增强了生成器网络特征图的视觉语义嵌入,使图像和文本特征得到更有效的融合;最后,为增强修复图像的纹理真实性及语义一致性,设计了一种高效鉴别器并引入了目标感知鉴别器。在CUB bird这个带有文本标签的数据集上进行定量和定性实验表明,提出模型在PSNR(peak signal-to-noise ratio)、SSIM (structural similarity)以及MAE(mean absolute error)度量指标分别达到了20.86、0.836和23.832。实验结果表明,BATF模型对比现有的MMFL和ALMR模型效果更好,修复的图像既符合给定文本属性的要求又具有高度语义一致性。
关键词
文本
引导
图像
修复
文本图像融合
批量归一化
语义一致性
Keywords
text guidance
image inpainting
text image fusion
batch normalization
semantic consistency
分类号
TP391 [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
双重模态文本引导的图像修复算法
2
作者
李海燕
陈杰
余鹏飞
李海江
张榆锋
机构
云南大学信息学院
云南省交通投资建设集团有限公司
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期2547-2557,共11页
基金
国家自然科学基金(62266049,62066046)
云南省万人计划“教学名师”
云南省智能系统与计算重点实验室项目(202205AG070003)。
文摘
为解决现有图像修复算法因缺乏足够的上下文信息导致修复大面积破损时效果差且修复结果不可控的缺陷,提出了双重模态文本引导的图像修复算法。引入文本标签作为修复的控制引导,确保修复结果的整体与区域一致,并增加修复的可控多样性。设计双重模态掩码注意力机制提取破损区域的语义信息;通过深度文本图像融合模块加深生成器中的文本图像融合过程,并应用图像文本匹配损失最大化生成图像与文本之间的语义相似度;采用投射鉴别器训练生成图像与真实图像增强修复图像的真实性。在2个带有文本标签的数据集上进行定量和定性实验,结果表明:生成的修复图像与引导文本描述一致,可根据不同的文字描述生成多样的结果。
关键词
图像
修复
文本
引导
注意力机制
文本图像融合
图像
文本
匹配损失
Keywords
image inpainting
text guidance
attention mechanism
text-image fusion
image-text matching loss
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
深度融合图像文本特征的文本引导图像修复
兰红
郭福城
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023
1
下载PDF
职称材料
2
双重模态文本引导的图像修复算法
李海燕
陈杰
余鹏飞
李海江
张榆锋
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
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职称材料
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