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面向超分辨率重建的层次间局部特征增强网络
1
作者
王晓峰
黄煜婷
+2 位作者
张文尉
张轩
陈东方
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第8期2407-2414,共8页
基于卷积神经网络的超分辨率重建模型以单项传播为主,层次越靠后感知信息的能力越微弱,导致层次间局部特征部分丢失,难以实质提升网络的特征表达能力。针对此问题,提出层次间局部特征增强网络。该方法由级联残差模块、层次间特征增强块...
基于卷积神经网络的超分辨率重建模型以单项传播为主,层次越靠后感知信息的能力越微弱,导致层次间局部特征部分丢失,难以实质提升网络的特征表达能力。针对此问题,提出层次间局部特征增强网络。该方法由级联残差模块、层次间特征增强块和特征感知注意力机制组成。级联残差模块通过有效残差连接增加对残差分支信息的利用;层次间特征增强块提取不同深度特征的依赖关系,自适应调整中间层特征权值增强捕获关键信息的能力;特征感知注意力机制采用方向感知和位置判断的方式准确定位和识别感兴趣对象。多项标准数据集的实验结果表明,该方法能改善超分辨率的视觉重建效果,整体性能优于现有方法。
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关键词
卷积神经网络
超分辨率
局部特征增强
级联残差模块
注意力机制
方向感知
位置判断
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职称材料
题名
面向超分辨率重建的层次间局部特征增强网络
1
作者
王晓峰
黄煜婷
张文尉
张轩
陈东方
机构
武汉科技大学计算机科学与技术学院
武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第8期2407-2414,共8页
基金
智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室开放研究课题基金项目(ZNXX2022008)。
文摘
基于卷积神经网络的超分辨率重建模型以单项传播为主,层次越靠后感知信息的能力越微弱,导致层次间局部特征部分丢失,难以实质提升网络的特征表达能力。针对此问题,提出层次间局部特征增强网络。该方法由级联残差模块、层次间特征增强块和特征感知注意力机制组成。级联残差模块通过有效残差连接增加对残差分支信息的利用;层次间特征增强块提取不同深度特征的依赖关系,自适应调整中间层特征权值增强捕获关键信息的能力;特征感知注意力机制采用方向感知和位置判断的方式准确定位和识别感兴趣对象。多项标准数据集的实验结果表明,该方法能改善超分辨率的视觉重建效果,整体性能优于现有方法。
关键词
卷积神经网络
超分辨率
局部特征增强
级联残差模块
注意力机制
方向感知
位置判断
Keywords
convolutional neural network
super resolution
local feature enhancement block
cascade residual module
attention mechanism
direction perception
position judgement
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向超分辨率重建的层次间局部特征增强网络
王晓峰
黄煜婷
张文尉
张轩
陈东方
《计算机工程与设计》
北大核心
2024
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