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融合注意力机制的GAN病虫害图像超分辨率重建
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作者 费加杰 杨毅 +4 位作者 曾晏林 蔺瑶 贺壹婷 黎强 张圣笛 《湖北农业科学》 2024年第9期204-209,共6页
收集咖啡和柑橘病虫害样本图片,利用TensorFlow深度学习框架,在原始SRGAN(Super-resolution generative adversarial networks)的超分辨率重建网络里加入了注意力模块,对重建图像视觉质量和峰值信噪比(PSNR)、结构化相似性(SSIM)指标进... 收集咖啡和柑橘病虫害样本图片,利用TensorFlow深度学习框架,在原始SRGAN(Super-resolution generative adversarial networks)的超分辨率重建网络里加入了注意力模块,对重建图像视觉质量和峰值信噪比(PSNR)、结构化相似性(SSIM)指标进行分析。结果表明,设计的模型和原始SRGAN模型对比之后峰值信噪比提高了2.23,结构相似性提高了7%。在细节纹理方面可以获得更好的视觉效果,重建后的图像识别准确率提高了约4.42个百分点。因此,设计的模型可以对小样本性质的植物病虫害样本进行扩充。 展开更多
关键词 超分辨率重建 注意力机制 病虫害 峰值信噪比(PSNR) 结构化相似性(SSIM)
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基于金字塔知识的自蒸馏HRNet目标分割方法 被引量:4
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作者 郑云飞 王晓兵 +2 位作者 张雄伟 曹铁勇 孙蒙 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期746-756,共11页
知识蒸馏能有效地将教师网络的表征能力迁移到学生网络,无须改变网络结构即可提升网络的性能.因此,在性能优异的目标分割主干网HRNet(High-Resolution Net)中构建自蒸馏学习模型具有重要意义.针对HRNet并行结构中深层与浅层信息充分融... 知识蒸馏能有效地将教师网络的表征能力迁移到学生网络,无须改变网络结构即可提升网络的性能.因此,在性能优异的目标分割主干网HRNet(High-Resolution Net)中构建自蒸馏学习模型具有重要意义.针对HRNet并行结构中深层与浅层信息充分融合导致直接蒸馏难以实现的挑战,本文提出一种基于多尺度池化金字塔的结构化自蒸馏学习模型:在HRNet分支结构中引入多尺度池化金字塔表示模块,提升网络的知识表示和学习能力;构造“自上而下”和“一致性”两种蒸馏模式;融合交叉熵损失、KL(Kullback-Leibler)散度损失和结构化相似性损失进行自蒸馏学习.在四个包含显著性目标和伪装目标的分割数据集上的实验表明:本文模型在不增加资源开销的前提下,有效提升了网络的目标分割性能. 展开更多
关键词 自蒸馏学习 并行结构网络 多尺度池化金字塔 结构化相似性 目标分割
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基于循环生成对抗网络的超分辨率重建算法研究 被引量:7
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作者 蔡文郁 张美燕 +1 位作者 吴岩 郭嘉豪 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期178-186,共9页
为了提高图像超分辨率重建的效果,该文将注意力机制引入多级残差网络(Multi-level Residual Attention Network,MRAN)作为CycleGAN的重建网络,提出了基于循环生成对抗网络(CycleGAN)的超分辨率重建模型MRA-GAN。MRA-GAN模型中重建网络... 为了提高图像超分辨率重建的效果,该文将注意力机制引入多级残差网络(Multi-level Residual Attention Network,MRAN)作为CycleGAN的重建网络,提出了基于循环生成对抗网络(CycleGAN)的超分辨率重建模型MRA-GAN。MRA-GAN模型中重建网络负责将低分辨率(LR)图像重建为高分辨率(HR)图像,退化网络负责将HR图像降采样为LR图像,LR判别器负责鉴别真实LR图像和通过退化网络降采样得到的LR图像,HR判别器负责鉴别真实HR图像和通过重建网络重建得到的HR图像,并且改进了CycleGAN原有的判别器判别方式和损失函数。实验结果验证了MRA-GAN模型与现有算法相比,在峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)等指标上都有所改进。 展开更多
关键词 图像超分辨重建 多级残差网络 循环生成对抗网络 峰值信噪比 结构化相似性
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基于双重残差注意力网络的图像超分辨率重构方法 被引量:2
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作者 张美燕 吴岩 蔡文郁 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第8期1102-1108,共7页
图像超分辨(SR)方法通常利用深度神经网络学习从低分辨率图像(Low Resolution,LR)到高分辨率图像(High Resolution,HR)的非线性映射重建。但是从LR图像到HR图像的映射往往是一个不适定问题,即存在无限的HR图像可以降采样到同一LR图像。... 图像超分辨(SR)方法通常利用深度神经网络学习从低分辨率图像(Low Resolution,LR)到高分辨率图像(High Resolution,HR)的非线性映射重建。但是从LR图像到HR图像的映射往往是一个不适定问题,即存在无限的HR图像可以降采样到同一LR图像。为了解决该问题,对LR图像引入附加约束来减少可能的函数空间,并提出了基于双回归网络—双重残差注意力网络(Dual Residual Attention Network,DRAN)的图像超分辨率重构方法(DRAN-SR)。DRAN模型中原始网络负责将低分辨率(LR)图像重构为高分辨率(HR)图像,对偶回归网络负责估计下采样核和重构LR图像,从而形成一个闭环来提供额外的监督效果。实验结果表明,DRAN-SR比现有方法具有更好的峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)和结构相似性(Structural SIMilarity,SSIM)。 展开更多
关键词 图像超分辨重构 多级残差网络 双回归网络 峰值信噪比 结构化相似性
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Two-direction nonlocal model for image interpolation 被引量:4
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作者 ZHANG XuanDe FENG XiangChu +1 位作者 WANG WeiWei LIU GuoJun 《Science China(Technological Sciences)》 SCIE EI CAS 2013年第4期930-939,共10页
How to sufficiently exploit the self-similarity of natural images for image restoration has attracted extensive interest in the field of image processing in recent years.In fact,the self-similarity implies two-directi... How to sufficiently exploit the self-similarity of natural images for image restoration has attracted extensive interest in the field of image processing in recent years.In fact,the self-similarity implies two-direction similarity structures inherent in images,when a group of similar patches are rearranged to form a matrix,there exists similarity between both columns and rows of this matrix.In this paper,we propose a two-direction nonlocal model (TDNL) to symmetrically exploit the two-direction similarity structures in images,the model directly takes the similar patches as local adaptive dictionary to represent each patch in the image and constrain the representation coefficients by Tikhonov regularization.TDNL can achieve the best results so far and obtain significant gains over the existing methods,in terms of both peak signal to noise ratio (PSNR) measure and the visual quality when it is applied to the problem of image interpolation. 展开更多
关键词 solar energy image interpolation image priors two-direction similarity structure two-direction nonlocal model
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New Homoclinic and Heteroclinic Solutions for Zakharov System
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作者 王传坚 戴正德 母贵 《Communications in Theoretical Physics》 SCIE CAS CSCD 2012年第11期749-753,共5页
A new type of homoclinic arid heteroclinic solutions, i.e. homoclinic and heteroclinic breather solutions, for Zakharov system are obtained using extended homoclinic test and two-soliton methods, respectively. Moreove... A new type of homoclinic arid heteroclinic solutions, i.e. homoclinic and heteroclinic breather solutions, for Zakharov system are obtained using extended homoclinic test and two-soliton methods, respectively. Moreover, the homoclinic and heteroclinic structure with local oscillation and mechanicaL feature different from homoclinic and heterocliunic solutions are investigated. Result shows complexity of dynamics for complex nonlineaR evolution system. Moreover, the similarities and differences between homoclinic (heteroclinic) breather and homoclinic (heteroclinic) tube are exhibited. These results show that the diversity of the structures of homoclinic and heteroclinic solutions. 展开更多
关键词 homoclinic wave heteroclinic wave breather type homoclinic test Zakharov system
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