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题名基于特征重用模型的超分辨率重建方法
被引量:3
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作者
欧阳宁
黄慧玲
林乐平
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机构
桂林电子科技大学认知无线电与信息处理省部共建教育部重点实验室
桂林电子科技大学信息与通信学院
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出处
《桂林电子科技大学学报》
2019年第1期67-70,共4页
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基金
国家自然科学基金(61661017)
中国博士后科学基金(2016M602923XB)
+4 种基金
认知无线电与信息处理重点实验室基金(CRKL160104,CRKL150103,2011KF11)
广西自然科学基金(2017GXNSFBA198212,2014GXNSFDA118035,2016GXNSFAA38014)
桂林电子科技大学研究生教育创新计划(2016YJCXB02)
广西科技创新能力与条件建设计划(桂科能1598025-21)
桂林科技开发项目(20150103-6)
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文摘
针对深度网络层与层之间的特征利用率低,每层获得特征信息相关性较少的问题,提出了基于特征重用模型的超分辨率重建方法,以增强网络中层与层之间的关联。该方法搭建了特征提取模块,并将其级联组建网络,使图像的低维特征得到充分利用,丰富了每个进入模块的信息流,增加了特征的多样性。模型中运用了多个1×1卷积层,使提高重建精度的同时也减少了参数计算。实验结果表明,提出的方法在减少计算量的同时,提高了图像的重建质量。
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关键词
特征重用
特征提取模块设计
非线性映射
信息融合
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Keywords
feature reuse
feature extraction module design
nonlinear mapping
information fusion
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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