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Structural failure mechanism and strengthening method of fracture plugging zone for lost circulation control in deep naturally fractured reservoirs 被引量:3
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作者 XU Chengyuan YAN Xiaopeng +2 位作者 KANG Yili YOU Lijun ZHANG Jingyi 《Petroleum Exploration and Development》 2020年第2期430-440,共11页
Focused on the lost circulation control in deep naturally fractured reservoirs, the multiscale structure of fracture plugging zone is proposed based on the theory of granular matter mechanics, and the structural failu... Focused on the lost circulation control in deep naturally fractured reservoirs, the multiscale structure of fracture plugging zone is proposed based on the theory of granular matter mechanics, and the structural failure pattern of plugging zone is developed to reveal the plugging zone failure mechanisms in deep, high temperature, high pressure, and high in-situ stress environment. Based on the fracture plugging zone strength model, key performance parameters are determined for the optimal selection of loss control material(LCM). Laboratory fracture plugging experiments with new LCM are carried out to evaluate the effect of the key performance parameters of LCM on fracture plugging quality. LCM selection strategy for fractured reservoirs is developed. The results show that the force chain formed by LCMs determines the pressure stabilization of macro-scale fracture plugging zone. Friction failure and shear failure are the two major failure patterns of fracture plugging zone. The strength of force chain depends on the performance of micro-scale LCM, and the LCM key performance parameters include particle size distribution, fiber aspect ratio, friction coefficient, compressive strength, soluble ability and high temperature resistance. Results of lab experiments and field test show that lost circulation control quality can be effectively improved with the optimal material selection based on the extracted key performance parameters of LCMs. 展开更多
关键词 deep layer fractured reservoir lost circulation fracture plugging zone multi-scale structure strength and stability loss control material
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基于改进DFVDFF网络的变焦深度测量
2
作者 赵涂昊 夏小东 +1 位作者 付茂栗 王觅 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第S01期223-228,共6页
针对差分聚焦体(DFV)与变焦深度测量(DFF)联合应用的网络(简称为DFVDFF)精度较低的问题,首先,将特征提取模块的网络结构替换为UNet++,并在深度信息提取模块内增加注意力机制,通过关注重要的特征并融合深层特征和浅层特征提升网络预测的... 针对差分聚焦体(DFV)与变焦深度测量(DFF)联合应用的网络(简称为DFVDFF)精度较低的问题,首先,将特征提取模块的网络结构替换为UNet++,并在深度信息提取模块内增加注意力机制,通过关注重要的特征并融合深层特征和浅层特征提升网络预测的精度;然后,针对DFVDFF生成的深度图纹理边界模糊的问题,使用结构相似度和平滑平均绝对误差融合的损失函数替换原有的平滑平均绝对误差损失函数,通过提升损失函数对纹理边界的敏感程度引导网络生成更清晰的边界。实验结果表明,改进后的网络在有噪声的DDFF-12数据集上,相较于原始DFVDFF网络,均方误差下降了7.40%;在无噪声的FoD500数据集上,相较于原始DFVDFF网络,均方误差下降了19.07%。并且,改进后的网络在两个数据集上生成的深度图比DFVDFF网络生成的深度图具有更清晰的纹理边界。 展开更多
关键词 深度学习 变焦深度测量 DFVDFF 结构相似度 损失函数
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有监督深度学习的地震资料提高分辨率处理方法
3
作者 李斐 牛文利 +2 位作者 刘达伟 王永刚 黄研 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期702-713,共12页
地震资料分辨率直接影响后续处理和解释成果精度,因此备受关注。深度学习方法具备自动提取深层特征和出色的非线性逼近能力,在反问题求解中广泛应用。在地震勘探领域,深度卷积网络中的卷积算子与地震数据的褶积模型相吻合,因而有望通过... 地震资料分辨率直接影响后续处理和解释成果精度,因此备受关注。深度学习方法具备自动提取深层特征和出色的非线性逼近能力,在反问题求解中广泛应用。在地震勘探领域,深度卷积网络中的卷积算子与地震数据的褶积模型相吻合,因而有望通过智能化手段显著提升地震资料的分辨率。目前,针对卷积神经网络提高地震资料分辨率方面的研究发展迅速,但问题的核心在于设计适合、有效的网络结构和损失函数。为此,提出一种基于强监督学习的地震资料高分辨率处理方法。该方法充分利用地下结构的空间连续性,借鉴图像超分辨率重建的思想,设计了一种生成对抗网络结构,用以提高地震资料的纵向分辨率;同时,采用L1损失和多尺度结构相似性(MS-SSIM)损失相结合的损失函数提高感知质量,以提高网络的高分辨率处理效果。合成数据和实际地震数据的应用结果显示,相较于常规损失函数,文中采用的损失函数可以显著提升智能算法的处理效果,明显改善地震数据同相轴的连续性,且高频细节信息更丰富,验证了该方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 有监督深度学习 多尺度结构相似性损失 L1损失 生成对抗网络 图像超分辨率重建
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基于水下场景先验的水下图像增强方法研究
4
作者 陈鑫 钱旭 +1 位作者 周佳加 武杨 《应用科技》 CAS 2024年第2期56-65,共10页
针对水体光线吸收与散射作用引起的图像模糊、低对比度和颜色失真等问题,提出一种基于水下场景先验的水下图像增强方法。首先利用水下场景的先验知识,结合水下成像物理模型和水下场景的光学特性,利用10种预定义衰减系数合成涵盖不同类... 针对水体光线吸收与散射作用引起的图像模糊、低对比度和颜色失真等问题,提出一种基于水下场景先验的水下图像增强方法。首先利用水下场景的先验知识,结合水下成像物理模型和水下场景的光学特性,利用10种预定义衰减系数合成涵盖不同类型和退化水平的水下图像数据集;然后利用初始残差和密集级联,设计一类轻量级卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)模型增强水下图像,结合基于轻量级的网络结构和有效的训练数据,可减少增强模型的计算量并有效改善水下退化图像的视觉质量;最后采用归一化的后处理过程进一步提升图像增强的效果。仿真实验结果表明,所提方法可行有效,可应用到不同的真实水下场景,具有较强的鲁棒性与有效性。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 水下场景先验 水下图像合成 水下图像增强 初始残差 归一化处理 结构相似性损失
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基于多尺度特征提取的单目图像深度估计
5
作者 杨巧宁 蒋思 +1 位作者 纪晓东 杨秀慧 《北京化工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期97-106,共10页
在目前基于深度学习的单目图像深度估计方法中,由于网络提取特征不够充分、边缘信息丢失从而导致深度图整体精度不足。因此提出了一种基于多尺度特征提取的单目图像深度估计方法。该方法首先使用Res2Net101作为编码器,通过在单个残差块... 在目前基于深度学习的单目图像深度估计方法中,由于网络提取特征不够充分、边缘信息丢失从而导致深度图整体精度不足。因此提出了一种基于多尺度特征提取的单目图像深度估计方法。该方法首先使用Res2Net101作为编码器,通过在单个残差块中进行通道分组,使用阶梯型卷积方式来提取更细粒度的多尺度特征,加强特征提取能力;其次使用高通滤波器提取图像中的物体边缘来保留边缘信息;最后引入结构相似性损失函数,使得网络在训练过程中更加关注图像局部区域,提高网络的特征提取能力。在NYU Depth V2室内场景深度数据集上对本文方法进行验证,实验结果表明所提方法是有效的,提升了深度图的整体精度,其均方根误差(RMSE)达到0.508,并且在阈值为1.25时的准确率达到0.875。 展开更多
关键词 单目图像 深度估计 多尺度特征 结构相似性损失函数
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基于结构相似约束生成对抗网络的视网膜OCT图像去噪算法 被引量:4
6
作者 谢巧雪 马宗庆 +1 位作者 祝连庆 朱疆 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2023年第3期11-20,共10页
光学相干断层扫描(OCT)图像中存在的散斑噪声会掩盖视网膜重要的形态学细节,妨碍视网膜病变的观察和临床诊断。提出了一种基于结构相似约束生成对抗网络的视网膜OCT图像去噪算法,基于残差策略改进生成对抗网络模型结构,并融合结构相似... 光学相干断层扫描(OCT)图像中存在的散斑噪声会掩盖视网膜重要的形态学细节,妨碍视网膜病变的观察和临床诊断。提出了一种基于结构相似约束生成对抗网络的视网膜OCT图像去噪算法,基于残差策略改进生成对抗网络模型结构,并融合结构相似性损失约束模型优化,实现散斑噪声抑制,同时增强对视网膜结构细节的保留。在杜克大学发布的SD-OCT公开数据集上的实验表明,所提算法的峰值信噪比和边缘保持指数分别为28.08和0.960,优于所对比的其他去噪方法,且适用于其他来自A2A SD-OCT研究的公开数据集。 展开更多
关键词 光学相干断层成像 视网膜 图像去噪 生成对抗网络 结构相似损失
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Streamline similarity method for flow distributions and shock losses at the impeller inlet of the centrifugal pump 被引量:2
7
作者 Zh.Zhang 《Journal of Hydrodynamics》 SCIE EI CSCD 2018年第1期140-152,共13页
An analytical method is presented, which enables the non-uniform velocity and pressure distributions at the impeller inlet of a pump to be accurately computed. The analyses are based on the potential flow theory and t... An analytical method is presented, which enables the non-uniform velocity and pressure distributions at the impeller inlet of a pump to be accurately computed. The analyses are based on the potential flow theory and the geometrical similarity of the streamline distribution along the leading edge of the impeller blades. The method is thus called streamline similarity method(SSM). The obtained geometrical form of the flow distribution is then simply described by the geometrical variable G(s) and the first structural constant G_Ⅰ. As clearly demonstrated and also validated by experiments, both the flow velocity and the pressure distributions at the impeller inlet are usually highly non-uniform. This knowledge is indispensible for impeller blade designs to fulfill the shockless inlet flow condition. By introducing the second structural constant G_Ⅱ, the paper also presents the simple and accurate computation of the shock loss, which occurs at the impeller inlet. The introduction of two structural constants contributes immensely to the enhancement of the computational accuracies. As further indicated, all computations presented in this paper can also be well applied to the non-uniform exit flow out of an impeller of the Francis turbine for accurately computing the related mean values. 展开更多
关键词 PUMPS streamline similarity method flow distribution shock loss structural constant
原文传递
基于结构化损失的单目深度估计算法研究 被引量:4
8
作者 霍智勇 乔璐 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第5期728-733,共6页
为了提高单目图像深度估计的精度,针对图像中几何形状无法准确预测以及边缘模糊的问题,该文提出了一种基于多尺度结构相似度和梯度匹配的单目深度估计算法,利用多尺度结构相似度损失和尺度不变梯度匹配损失组成联合结构化损失,对相对深... 为了提高单目图像深度估计的精度,针对图像中几何形状无法准确预测以及边缘模糊的问题,该文提出了一种基于多尺度结构相似度和梯度匹配的单目深度估计算法,利用多尺度结构相似度损失和尺度不变梯度匹配损失组成联合结构化损失,对相对深度点对进行排序来实现单目深度估计,实现了对图像中几何形状的准确预测,减小了边缘模糊,提高了深度预测精度。在Ibims、NYUDv2、DIODE、Sintel 4个不同类型的数据集进行了数值实验和主观评测,结果表明该算法降低了深度预测误差,有效提高了预测的准确性,并具有一定的泛化性能。 展开更多
关键词 卷积网络 深度估计 梯度匹配损失 单目图像 多尺度结构相似度损失 排序损失
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基于生成对抗网络的船舶图像去模糊算法 被引量:5
9
作者 郭俊东 冯辉 徐海祥 《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》 2021年第5期901-906,共6页
为消除智能船舶航行过程中视觉传感器所采集到的图像上出现的运动模糊对障碍物目标检测的影响,提出一种新的基于生成对抗网络的船舶图像去模糊方法.该方法在生成对抗网络的基础上构建了一种新的具有多重感受野的判别器,同时在损失函数... 为消除智能船舶航行过程中视觉传感器所采集到的图像上出现的运动模糊对障碍物目标检测的影响,提出一种新的基于生成对抗网络的船舶图像去模糊方法.该方法在生成对抗网络的基础上构建了一种新的具有多重感受野的判别器,同时在损失函数中加入了基于SSIM图像质量评价指标的结构相似性损失.在大型船舶图像数据库上对提出的去模糊方法进行训练和测试实验.实验结果表明:相比于现有的图像去模糊方法,提出的方法在主观的视觉效果和客观的SSIM、PSNR评价指标上均展现出了更加出色的去模糊性能,并且可以显著提升模糊船舶图像的目标检测准确度. 展开更多
关键词 智能船舶 图像去运动模糊 生成对抗网络 判别器 结构相似性损失
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水泵与水轮机转子低压截面上的结构常数G及流线相似法应用 被引量:1
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作者 张征骥 李正 +1 位作者 魏显著 覃大清 《大电机技术》 2018年第1期1-9,共9页
本文从理论上准确地推导了水泵转子入口处流速与压力的不均匀分布。其基本出发点是流动的势流特征以及在转子入口处流线分布的几何相似特性,即不随流量而变化。流线分布的几何相似特性决定了流速分布的几何特性并由几何参数G(s)与第一... 本文从理论上准确地推导了水泵转子入口处流速与压力的不均匀分布。其基本出发点是流动的势流特征以及在转子入口处流线分布的几何相似特性,即不随流量而变化。流线分布的几何相似特性决定了流速分布的几何特性并由几何参数G(s)与第一结构常数G_Ⅰ描述。由已知的流速分布,本文还推导了非额定工况下流体在转子入口处的冲击损失并因此而引入第二结构常数G_Ⅱ。两个结构常数的引入,第一次将解析计算的精度提高了多个数量级。由于流动的势流特征以及流速分布的几何特性,对水泵转子入口处流速的分析计算可以直接应用于混流式水轮机出口的速度分布。本文因此还进一步严谨地计算了欧拉方程中出口项的平均值(u_2c_(2u))。其中,两个结构常数以及综合结构常数再一次得到应用。本文所介绍的计算方法称为流线相似法(SSM)。 展开更多
关键词 水泵 混流式水轮机 流线相似法 结构常数 冲击损失 欧拉方程
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基于增强生成器条件生成对抗网络的单幅图像去雾 被引量:5
11
作者 赵扬 李波 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第12期3686-3691,共6页
大气中烟雾等粒子的存在会导致肉眼捕获场景的能见度降低。大多数传统的去雾方法都是预期估计雾霾场景的透射率、大气光,并利用大气散射模型恢复无雾图像。这些方法尽管取得了显著进展,但由于过分依赖苛刻的先验条件,在缺乏相应先验条... 大气中烟雾等粒子的存在会导致肉眼捕获场景的能见度降低。大多数传统的去雾方法都是预期估计雾霾场景的透射率、大气光,并利用大气散射模型恢复无雾图像。这些方法尽管取得了显著进展,但由于过分依赖苛刻的先验条件,在缺乏相应先验条件下的去雾效果并不理想。因此,提出一种端到端的一体化除雾网络,使用增强生成器的条件生成对抗网络(CGAN)直接恢复无雾图像。生成器端以U-Net作为基础架构,通过“整合-加强-减去”的促进策略,用一个简单有效的增强解码器,增强解码器中特征的恢复。另外,加入了多尺度结构相似性(MS-SSIM)损失函数,增强图像的边缘细节恢复。在合成数据集和真实数据集上的实验中,该模型的峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)明显优于传统的暗通道先验(DCP)、一体化除雾网络(AOD-Net)、渐进式特征融合网络(PFFNet)、条件Wasserstein生成对抗网络(CWGAN)去雾模型。实验结果表明,相较于对比算法,所提网络能够恢复出更接近于地面真相的无雾图像,除雾效果更优。 展开更多
关键词 深度学习 图像去雾 生成对抗网络 增强解码器 多尺度结构相似性损失函数
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挑檐式结构无底柱阶段崩落采矿法试验研究 被引量:3
12
作者 周宝坤 赵德智 +3 位作者 姚宝顺 高聪 谷鑫 陈晓青 《金属矿山》 CAS 北大核心 2019年第5期21-26,共6页
崩落采矿法在实际生产过程中矿石损失贫化较难控制,放矿过程中废石漏斗的形成与破裂是造成矿石损失贫化的主要原因。为延缓放矿过程中废石漏斗的形成和到达放矿口的时间,提出了一种挑檐式结构的无底柱阶段崩落采矿法。该方法以阶段为单... 崩落采矿法在实际生产过程中矿石损失贫化较难控制,放矿过程中废石漏斗的形成与破裂是造成矿石损失贫化的主要原因。为延缓放矿过程中废石漏斗的形成和到达放矿口的时间,提出了一种挑檐式结构的无底柱阶段崩落采矿法。该方法以阶段为单位,使得每个下分段都超前其上分段一个挑檐距离,在回采巷道工作面形成挑檐结构,回采工作都在其正上方挑檐结构的遮掩下进行。为验证挑檐结构方案的放矿效果,利用多分段放矿模型进行了挑檐结构下放矿和传统结构下放矿2组物理模拟试验,认为在保持矿石回采率80%的情况下,挑檐结构的矿石贫化率可降低5.3个百分点。在弓长岭井下矿-280~+48 m段4-5号穿脉进行了挑檐结构工业性试验,分别对挑檐结构和原结构进行了9个崩矿步距回采的放矿跟班测定。结果表明:挑檐结构与原结构相比,贫化率可降低3.8个百分点,主要原因是挑檐结构可阻挡顶部覆盖岩石,使其向本分段崩落矿石后方移动,而不出现侧漏现象,提高了纯矿石放出量,矿石贫化减小。上述分析进一步表明:挑檐结构方案施工简单,适用于中等稳定以上矿体地下开采。 展开更多
关键词 地下开采 无底柱阶段崩落采矿法 挑檐结构 矿石损失贫化 废石漏斗 物理模拟试验
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基于广泛激活深度残差网络的图像超分辨率重建 被引量:3
13
作者 王凡超 丁世飞 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2022年第2期440-446,共7页
为了得到更好的图像评价指标,均方误差损失是大多数现有的与深度学习方法结合的图像超分辨率技术都在使用的目标优化函数,但大多数算法构建出来的图像因严重丢失高频信息和模糊的纹理边缘而不能达到视觉感受的需求。针对上述问题,本文... 为了得到更好的图像评价指标,均方误差损失是大多数现有的与深度学习方法结合的图像超分辨率技术都在使用的目标优化函数,但大多数算法构建出来的图像因严重丢失高频信息和模糊的纹理边缘而不能达到视觉感受的需求。针对上述问题,本文提出融合感知损失的广泛激活的非常深的残差网络的超分辨率模型,通过引入感知损失、对抗损失,并结合平均绝对误差组成新的损失函数,通过调整不同损失项的权重对损失函数进行优化,提高了对低分率图像的特征重构能力,高度还原图像缺失的高频信息。本文选取峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)和结构相似度(structural similarity,SSIM)两个国际公认的评判指标作为客观评判标准,更换数据集进行实验分析、结果对比,在主观视觉上直观观察效果,结果从不同角度证明本文方法性能较对比模型有所提升,证明了引入感知损失后,模型更好地构建了低分辨率图的纹理细节,可以获得更好的视觉体验。 展开更多
关键词 深度学习 超分辨率 广泛激活 感知损失 特征重构 峰值信噪比 结构相似度 视觉体验
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基于改进CycleGan模型的动画视频CDS仿真 被引量:1
14
作者 王哲 谢玮 《计算机仿真》 北大核心 2022年第1期195-199,共5页
针对传统视频流在存储、传输过程中,存在通过像素域实现分割无法满足实时需求的问题,提出一种改进CycleGan模型分割方法。利用生成器对与判别器对,构建出循环生成式对抗网络模型,就其循环一致性损失展开优化,得到添加多尺度结构相似性... 针对传统视频流在存储、传输过程中,存在通过像素域实现分割无法满足实时需求的问题,提出一种改进CycleGan模型分割方法。利用生成器对与判别器对,构建出循环生成式对抗网络模型,就其循环一致性损失展开优化,得到添加多尺度结构相似性损失后的循环一致性损失;基于视频压缩域的二维矢量场,经滤波处理、运动向量特征表征、全局运动补偿等阶段,将视频分割转变为在高斯背景信号里提取非高斯目标信号的问题,采用四阶矩与改进的循环生成式对抗网络模型,实现视频压缩域分割。仿真阶段,模拟分割一组动画视频流,视觉效果与数据指标验证出,所提方法具有一定的有效性,较好地保留了视频对象及其边缘细节,且实时性与精准性优势显著。 展开更多
关键词 动画视频 压缩域分割 多尺度结构 相似性损失 四阶矩
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基于生成对抗网络的图像盲去运动模糊算法 被引量:5
15
作者 陈富成 陈华华 《软件导刊》 2019年第8期208-211,共4页
针对运动图像盲去模糊问题,基于生成对抗网络,提出利用一种端对端方式恢复模糊图像算法。运用生成对抗神经网络方法对运动模糊图像直接复原,跳过估计模糊核过程,增加感知损失作为损失项,使图片内容和全局结构接近。此外,增加结构相似性... 针对运动图像盲去模糊问题,基于生成对抗网络,提出利用一种端对端方式恢复模糊图像算法。运用生成对抗神经网络方法对运动模糊图像直接复原,跳过估计模糊核过程,增加感知损失作为损失项,使图片内容和全局结构接近。此外,增加结构相似性损失函数作为约束项,进一步提升生成图片与清晰图片的相似性。实验结果表明,新算法可有效去除运动图像模糊。与其它算法相比,所提算法获得的图像更加清晰。 展开更多
关键词 生成对抗网络 去运动模糊 感知损失 结构相似性损失
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基于生成对抗网络去除单张图像中的雨滴 被引量:1
16
作者 蒙佳浩 王东骥 帅天平 《软件》 2020年第5期46-52,共7页
本次研究主要源自于单张图像中的雨滴去除问题。由于附着在玻璃窗或者相机镜头上的雨滴会严重降低图像的质量,因而使用生成对抗网络将带有雨滴的退化图像转换为干净的图像来解决此问题。文章的主要思想是将视觉注意力机制引入到生成网络... 本次研究主要源自于单张图像中的雨滴去除问题。由于附着在玻璃窗或者相机镜头上的雨滴会严重降低图像的质量,因而使用生成对抗网络将带有雨滴的退化图像转换为干净的图像来解决此问题。文章的主要思想是将视觉注意力机制引入到生成网络中,提出新的残差U-Nets处理注意力图,并使用判别网络进行甄别图像的真实性,同时使用新的感知损失作为损失函数,从而使网络可以更加关注雨滴区域及其周围的环境。这样处理不但可以使恢复的图像具有更高的质量,同时也能具有更加优秀的视觉效果。文章采用峰值信噪比和结构相似性作为模型的数值评价标准,图像的细节展示作为视觉评价标准。实验表明,这种方法无论在视觉效果,还是数值结果上都具有不错的表现。 展开更多
关键词 雨滴去除 生成对抗网络 注意力机制 感知损失 峰值信噪比 结构相似性
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基于UNDERWATER-CUT模型的水下图像增强算法 被引量:1
17
作者 姚鹏 刘玉会 《水下无人系统学报》 2022年第5期605-611,共7页
针对水下图像的颜色失真和对比度失衡问题,提出了一种基于UNDERWATER-CUT模型的弱监督水下图像增强算法。该算法网络训练时无需成对训练集,通过图像分块的方式构建对比学习正负样本,约束了图像生成的内容。使用了结构相似性损失函数对... 针对水下图像的颜色失真和对比度失衡问题,提出了一种基于UNDERWATER-CUT模型的弱监督水下图像增强算法。该算法网络训练时无需成对训练集,通过图像分块的方式构建对比学习正负样本,约束了图像生成的内容。使用了结构相似性损失函数对水下图像增强进行约束,确保CUT模型在对水下图像域到脱水图像域进行转换过程中的物体结构不变。同时还使用alignment和uniformity 2个简单函数的线性组合来近似逼近CUT模型的InfoNCE损失函数,使得改进后的模型训练更容易收敛到最优值。实验结果证明经过文中算法增强后的图像,颜色失真得到极大的修正,图像中的物体结构和修复前的图像基本一致。 展开更多
关键词 水下图像增强 结构相似性 InfoNCE损失函数
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一种结构感知损失的域适应深度估计方法
18
作者 詹雁 张娟 《电子科技》 2020年第12期12-16,27,共6页
针对域适应深度估计方法中域图像间结构差异较大问题,文中提出一种结构感知损失的域适应深度估计方法。该方法通过预训练的卷积神经网络对图像进行特征提取,在特征上进行结构相似性度量,减小了域图像之间的差异性,提高了转换模块的稳定... 针对域适应深度估计方法中域图像间结构差异较大问题,文中提出一种结构感知损失的域适应深度估计方法。该方法通过预训练的卷积神经网络对图像进行特征提取,在特征上进行结构相似性度量,减小了域图像之间的差异性,提高了转换模块的稳定性。该方法使用合成图像深度对和真实图像训练,不需要真实图像的深度标签和物理几何信息。在KITTI数据集上进行实验,深度准确率达到了96.6%,证明该方法可有效提高深度准确率。 展开更多
关键词 深度估计 图像处理 单目图像 感知损失 域适应 结构相似性
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