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基于多尺度特征损失函数的图像超分辨率重建
被引量：
10
1
作者
徐亮
符冉迪
+2 位作者
金炜
唐彪
王尚丽
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第11期1-9,共9页
在图像超分辨率重建问题中,许多基于深度学习的方法大多采用传统的均方误差(MSE)作为损失函数,重建后的图像容易出现细节模糊和过于平滑的问题。针对这一问题,本文对传统的均方误差损失函数进行改进,提出一种基于多尺度特征损失函数的...
在图像超分辨率重建问题中,许多基于深度学习的方法大多采用传统的均方误差(MSE)作为损失函数,重建后的图像容易出现细节模糊和过于平滑的问题。针对这一问题,本文对传统的均方误差损失函数进行改进,提出一种基于多尺度特征损失函数的图像超分辨率重建方法。整个网络模型由基于DenseNet的重建模型和一个用来优化多尺度特征损失函数的卷积神经网络串联构成。将重建后得到的图像和对应的原始高清图像作为串联的卷积神经网络的输入,计算重建图像卷积得到的不同尺度特征图与对应的原始高清图像卷积得到的不同尺度特征图的均方误差。实验结果表明,本文提出的方法在主观视觉效果和PSRN、SSIM上均有所提升。
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关键词
图像超分辨率重建
稠密卷积神经网络
多尺度特征损失
函数
深度学习
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职称材料
基于多线型特征增强网络的架空输电线检测
被引量：
4
2
作者
陈雪云
夏瑾
杜珂
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第12期2382-2389,共8页
针对架空输电线可见光图像中环境背景复杂、电力线像素占比小,导致电力线检测精度低、断点率高的问题,提出具有强化线型特征提取和减少断点能力的多线型特征增强网络(MLED).利用双路残差框架提取线型电力线目标的主干和边缘特征,通过多...
针对架空输电线可见光图像中环境背景复杂、电力线像素占比小,导致电力线检测精度低、断点率高的问题,提出具有强化线型特征提取和减少断点能力的多线型特征增强网络(MLED).利用双路残差框架提取线型电力线目标的主干和边缘特征,通过多特征融合模块,在不同尺度的层次上实现主干、边缘和高层特征的深度整合,输出检测结果.在多特征融合模块中嵌入残差、反卷积、多尺度结合等多路运算.实验结果表明,MLED的检测能力较PSPNet、FCRN、UNet有明显提高,多特征融合模块优于传统的残差连接块,可视化结果的F检验(F-Measure)、IoU平均值(Mean IoU)分别为78.4%、77.8%,断点率为30.8%.
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关键词
架空输电线检测
复杂背景
多线型
特征
融合
多尺度特征损失
多线型
特征
增强网络(MLED)
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职称材料
基于条件对抗自动编码器的跨年龄人脸合成
被引量：
1
3
作者
程志康
孙锐
+1 位作者
孙琦景
张旭东
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期304-313,共10页
跨年龄人脸合成是指通过已知特定年龄的人脸图像合成其他年龄段的人脸图像,在动漫娱乐、公共安全、刑事侦查等领域有广泛的应用。针对跨年龄人脸合成图像容易产生器官变形扭曲、人脸局部特征保持效果不佳等问题,提出一种基于条件对抗自...
跨年龄人脸合成是指通过已知特定年龄的人脸图像合成其他年龄段的人脸图像,在动漫娱乐、公共安全、刑事侦查等领域有广泛的应用。针对跨年龄人脸合成图像容易产生器官变形扭曲、人脸局部特征保持效果不佳等问题,提出一种基于条件对抗自动编码器的合成方法。通过在解码器结构中引入通道关注和空间关注模块,分别从通道域和空间域提取重要信息,使模型在训练过程中忽略背景等无关信息,聚焦人脸图像变化的区域,有效解决合成图像器官扭曲变形等问题。此外,设计一种多尺度特征损失网络,从多个尺度更深层次地约束人脸图像的局部结构特征,从而保持人脸合成过程中局部特征结构的稳定性。在UTKFace跨年龄人脸数据集上的实验结果表明,与CAAE方法相比,该方法有效避免了人脸器官变形扭曲问题,能够更好地保持人脸局部结构特征,具有较佳的人脸合成效果和细节保持能力。
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关键词
跨年龄人脸合成
条件对抗自动编码器
通道关注模块
空间关注模块
多尺度特征损失
网络
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职称材料
题名
基于多尺度特征损失函数的图像超分辨率重建
被引量：
10
1
作者
徐亮
符冉迪
金炜
唐彪
王尚丽
机构
宁波大学信息科学与工程学院
出处
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第11期1-9,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(61471212)
浙江省自然科学基金资助项目(LY16F010001)~~
文摘
在图像超分辨率重建问题中,许多基于深度学习的方法大多采用传统的均方误差(MSE)作为损失函数,重建后的图像容易出现细节模糊和过于平滑的问题。针对这一问题,本文对传统的均方误差损失函数进行改进,提出一种基于多尺度特征损失函数的图像超分辨率重建方法。整个网络模型由基于DenseNet的重建模型和一个用来优化多尺度特征损失函数的卷积神经网络串联构成。将重建后得到的图像和对应的原始高清图像作为串联的卷积神经网络的输入,计算重建图像卷积得到的不同尺度特征图与对应的原始高清图像卷积得到的不同尺度特征图的均方误差。实验结果表明,本文提出的方法在主观视觉效果和PSRN、SSIM上均有所提升。
关键词
图像超分辨率重建
稠密卷积神经网络
多尺度特征损失
函数
深度学习
Keywords
image super-resolution reconstruction
densely connected convolutional neural networks
multi-scale feature loss function
deep learning
分类号
TP391.41 [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
基于多线型特征增强网络的架空输电线检测
被引量：
4
2
作者
陈雪云
夏瑾
杜珂
机构
广西大学电气工程学院
广西电网有限责任公司南宁供电局
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第12期2382-2389,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(62061002).
文摘
针对架空输电线可见光图像中环境背景复杂、电力线像素占比小,导致电力线检测精度低、断点率高的问题,提出具有强化线型特征提取和减少断点能力的多线型特征增强网络(MLED).利用双路残差框架提取线型电力线目标的主干和边缘特征,通过多特征融合模块,在不同尺度的层次上实现主干、边缘和高层特征的深度整合,输出检测结果.在多特征融合模块中嵌入残差、反卷积、多尺度结合等多路运算.实验结果表明,MLED的检测能力较PSPNet、FCRN、UNet有明显提高,多特征融合模块优于传统的残差连接块,可视化结果的F检验(F-Measure)、IoU平均值(Mean IoU)分别为78.4%、77.8%,断点率为30.8%.
关键词
架空输电线检测
复杂背景
多线型
特征
融合
多尺度特征损失
多线型
特征
增强网络(MLED)
Keywords
overhead transmission lines detection
complicated background
multi-linear-feature fusion
multi-scale-feature loss
multiple linear-feature enhanced detector(MLED)
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
基于条件对抗自动编码器的跨年龄人脸合成
被引量：
1
3
作者
程志康
孙锐
孙琦景
张旭东
机构
合肥工业大学计算机与信息学院
工业安全与应急技术安徽省重点实验室
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期304-313,共10页
基金
国家自然科学基金(61471154,61876057)
安徽省重点研发计划科技强警专项(202004d07020012)。
文摘
跨年龄人脸合成是指通过已知特定年龄的人脸图像合成其他年龄段的人脸图像,在动漫娱乐、公共安全、刑事侦查等领域有广泛的应用。针对跨年龄人脸合成图像容易产生器官变形扭曲、人脸局部特征保持效果不佳等问题,提出一种基于条件对抗自动编码器的合成方法。通过在解码器结构中引入通道关注和空间关注模块,分别从通道域和空间域提取重要信息,使模型在训练过程中忽略背景等无关信息,聚焦人脸图像变化的区域,有效解决合成图像器官扭曲变形等问题。此外,设计一种多尺度特征损失网络,从多个尺度更深层次地约束人脸图像的局部结构特征,从而保持人脸合成过程中局部特征结构的稳定性。在UTKFace跨年龄人脸数据集上的实验结果表明,与CAAE方法相比,该方法有效避免了人脸器官变形扭曲问题,能够更好地保持人脸局部结构特征,具有较佳的人脸合成效果和细节保持能力。
关键词
跨年龄人脸合成
条件对抗自动编码器
通道关注模块
空间关注模块
多尺度特征损失
网络
Keywords
cross-age face synthesis
Conditional Adversarial AutoEncoder(CAAE)
channel attention module
spatial attention module
multi-scale feature loss network
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多尺度特征损失函数的图像超分辨率重建
徐亮
符冉迪
金炜
唐彪
王尚丽
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019
10
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于多线型特征增强网络的架空输电线检测
陈雪云
夏瑾
杜珂
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于条件对抗自动编码器的跨年龄人脸合成
程志康
孙锐
孙琦景
张旭东
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022
1
在线阅读
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职称材料
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