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基于残差注意力融合和门控信息蒸馏的图像修复
被引量：
2
1
作者
余映
何鹏浩
徐超越
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第12期49-59,共11页
图像修复在计算机视觉任务中具有重大的意义和价值。近年来,基于深度学习的图像修复模型被广泛应用于该领域中。但是现有的深度学习图像修复模型存在对破损图像中有效信息的利用不足和受破损图像中掩码信息干扰的问题,从而导致修复出的...
图像修复在计算机视觉任务中具有重大的意义和价值。近年来,基于深度学习的图像修复模型被广泛应用于该领域中。但是现有的深度学习图像修复模型存在对破损图像中有效信息的利用不足和受破损图像中掩码信息干扰的问题,从而导致修复出的图像的部分结构缺失和部分细节模糊。为此,文中提出了基于残差注意力融合和门控信息蒸馏的图像修复模型。首先,该图像修复模型由生成器和鉴别器两部分组成,生成器的主干结构采用U-Net网络,由编码器和解码器组成;鉴别器采用马尔可夫鉴别器,由6个卷积层组成。然后,在编码器和解码器中分别构建残差注意力融合结构,以增强破损图像中有效信息的利用和减少掩码信息的干扰。最后,在编码器和解码器的跳跃连接中嵌入门控信息蒸馏模块,进一步提取待修复图像中的有效低级特征。在公开人脸和街景数据集上的实验结果表明:文中模型在语义结构和纹理细节方面具有更好的修复效果;文中模型的结构相似性、峰值信噪比、平均绝对值误差、最小平方误差和弗雷歇距离指标均优于5种对比模型,说明文中模型的修复质量优于对比模型。
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关键词
深度学习
图像修复
残差
注意力
融合
门控信息蒸馏
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职称材料
基于双特征提取和注意力机制的图像超分辨率重建
2
作者
薄阳瑜
武永亮
王学军
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2024年第6期48-55,64,共9页
针对图像超分辨率重建过程中忽略图像高频特征,导致特征提取不充分,重建图像纹理细节模糊的问题,提出了一种基于双特征提取和注意力机制的图像超分辨率重建方法。首先,该方法采用双分支网络进行特征提取,以解决图像重建过程中高频特征...
针对图像超分辨率重建过程中忽略图像高频特征,导致特征提取不充分,重建图像纹理细节模糊的问题,提出了一种基于双特征提取和注意力机制的图像超分辨率重建方法。首先,该方法采用双分支网络进行特征提取,以解决图像重建过程中高频特征和多尺度特征无法有效提取和一致融合的问题;其次,为了使网络提取到更加精确的高频特征,提出了局部空间注意力模块,并与通道注意力模块结合构建残差融合注意力模块,提高网络对高频特征的定位能力;最后,设计了空洞金字塔模块,扩大网络感受野,使网络多尺度提取特征。在4个基准数据集上的测试结果表明:尤其是超分辨率倍数为4时,所提方法较目前若干主流模型中的最佳峰值信噪比分别提升了0.16,0.08,0.03,0.20 dB,所提方法在视觉效果和定量分析方面均有较好提升。
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关键词
图像超分辨率重建
局部空间
注意力
残差融合注意力
空洞金字塔
双分支网络
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职称材料
题名
基于残差注意力融合和门控信息蒸馏的图像修复
被引量：
2
1
作者
余映
何鹏浩
徐超越
机构
云南大学信息学院
出处
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第12期49-59,共11页
基金
国家自然科学基金资助项目(62166048)
云南省应用基础研究计划项目(2018FB102)。
文摘
图像修复在计算机视觉任务中具有重大的意义和价值。近年来,基于深度学习的图像修复模型被广泛应用于该领域中。但是现有的深度学习图像修复模型存在对破损图像中有效信息的利用不足和受破损图像中掩码信息干扰的问题,从而导致修复出的图像的部分结构缺失和部分细节模糊。为此,文中提出了基于残差注意力融合和门控信息蒸馏的图像修复模型。首先,该图像修复模型由生成器和鉴别器两部分组成,生成器的主干结构采用U-Net网络,由编码器和解码器组成;鉴别器采用马尔可夫鉴别器,由6个卷积层组成。然后,在编码器和解码器中分别构建残差注意力融合结构,以增强破损图像中有效信息的利用和减少掩码信息的干扰。最后,在编码器和解码器的跳跃连接中嵌入门控信息蒸馏模块,进一步提取待修复图像中的有效低级特征。在公开人脸和街景数据集上的实验结果表明:文中模型在语义结构和纹理细节方面具有更好的修复效果;文中模型的结构相似性、峰值信噪比、平均绝对值误差、最小平方误差和弗雷歇距离指标均优于5种对比模型,说明文中模型的修复质量优于对比模型。
关键词
深度学习
图像修复
残差
注意力
融合
门控信息蒸馏
Keywords
deep learning
image inpainting
residual attention fusion
gated information distillation
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
基于双特征提取和注意力机制的图像超分辨率重建
2
作者
薄阳瑜
武永亮
王学军
机构
石家庄铁道大学信息科学与技术学院
出处
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2024年第6期48-55,64,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(62106157)
河北省自然科学基金资助项目(F2021210002)
山西省重点实验室开放基金(CICIP2022001)。
文摘
针对图像超分辨率重建过程中忽略图像高频特征,导致特征提取不充分,重建图像纹理细节模糊的问题,提出了一种基于双特征提取和注意力机制的图像超分辨率重建方法。首先,该方法采用双分支网络进行特征提取,以解决图像重建过程中高频特征和多尺度特征无法有效提取和一致融合的问题;其次,为了使网络提取到更加精确的高频特征,提出了局部空间注意力模块,并与通道注意力模块结合构建残差融合注意力模块,提高网络对高频特征的定位能力;最后,设计了空洞金字塔模块,扩大网络感受野,使网络多尺度提取特征。在4个基准数据集上的测试结果表明:尤其是超分辨率倍数为4时,所提方法较目前若干主流模型中的最佳峰值信噪比分别提升了0.16,0.08,0.03,0.20 dB,所提方法在视觉效果和定量分析方面均有较好提升。
关键词
图像超分辨率重建
局部空间
注意力
残差融合注意力
空洞金字塔
双分支网络
Keywords
image super-resolution reconstruction
local spatial attention
residual fusion attention
atrous pyramid
double feature extraction
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于残差注意力融合和门控信息蒸馏的图像修复
余映
何鹏浩
徐超越
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于双特征提取和注意力机制的图像超分辨率重建
薄阳瑜
武永亮
王学军
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2024
0
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职称材料
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