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结合CSWin-Transformer和门卷积的壁画图像修复方法 被引量：4
1
作者 徐志刚 杨欣宇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第21期215-224,共10页
敦煌壁画是珍贵的文化遗产,但现存壁画存在着大量破损现象。针对现有图像修复方法在处理敦煌壁画时面临着计算复杂度高、纹理模糊和特征提取不足等问题,提出了一种结合CSWin-Transformer(cross stripe window-Transformer)和门卷积的壁... 敦煌壁画是珍贵的文化遗产,但现存壁画存在着大量破损现象。针对现有图像修复方法在处理敦煌壁画时面临着计算复杂度高、纹理模糊和特征提取不足等问题,提出了一种结合CSWin-Transformer(cross stripe window-Transformer)和门卷积的壁画图像修复方法。构建由全局层网络和局部层门卷积残差密集网络组成的并行网络,利用条纹窗口增强图像特征提取能力,并通过门卷积残差块提升结构纹理修复的准确性。设计全局-局部特征融合模块来融合全局层和局部层输出的特征图像,以保持修复结果整体的一致性。通过建立共享注意力机制实现全局层和局部层之间的信息交互,同时为了完成破损壁画的修复,采用谱归一化马尔科夫判别模型进行对抗训练。通过对真实破损壁画的修复实验,结果表明,所提方法在主客观指标上均优于所对比的方法。 展开更多
关键词 深度学习 壁画修复 门卷积 CSWin-Transformer 全局-局部特征融合
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结合边缘信息和门卷积的人脸修复算法 被引量：6
2
作者 王富平 李文楼 +2 位作者 刘颖 卢津 公衍超 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2021年第1期150-162,共13页
针对任意形状遮挡下人脸修复,现有方法容易产生边缘模糊和恢复结果失真等问题。提出了一种结合边缘信息和门卷积的人脸修复算法。首先,通过先验人脸知识产生遮挡区域的边缘图,以约束人脸修复过程。其次,利用门卷积在部分像素缺失下的精... 针对任意形状遮挡下人脸修复,现有方法容易产生边缘模糊和恢复结果失真等问题。提出了一种结合边缘信息和门卷积的人脸修复算法。首先,通过先验人脸知识产生遮挡区域的边缘图,以约束人脸修复过程。其次,利用门卷积在部分像素缺失下的精确局部特征描述能力,设计面向图像修复的门卷积深度生成对抗网络(GAN)。该模型由边缘连接生成对抗网络和图像修复生成对抗网络两部分组成。边缘连接网络利用二值遮挡图和待修复图像及其边缘图的多源信息进行训练,实现对缺失边缘图像的自动补全和连接。图像修复网络以补全的边缘图为引导信息,联合遮挡图像进行缺失区域修复。实验结果表明:相比其他算法,该算法修复效果更好,其评价指标比当前基于深度学习的图像修复算法更优。 展开更多
关键词 人脸修复 Canny边缘 门卷积 深度学习 生成对抗网络(GAN)
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融合上下文的残差门卷积实体抽取 被引量：2
3
作者 苏丰龙 孙承哲 景宁 《北京大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期69-76,共8页
基于传统卷积框架的实体抽取方法,由于受到卷积感受野大小的控制,当前词与上下文的关联程度有限,对实体词在整个句子中的语义欠考虑,识别效果不佳。针对这一问题,提出一种基于残差门卷积的实体识别方法,利用膨胀卷积和带残差的门控线性... 基于传统卷积框架的实体抽取方法,由于受到卷积感受野大小的控制,当前词与上下文的关联程度有限,对实体词在整个句子中的语义欠考虑,识别效果不佳。针对这一问题,提出一种基于残差门卷积的实体识别方法,利用膨胀卷积和带残差的门控线性单元,从多个时序维度同步考虑词间的语义关联,借助门控单元调整流向下一层神经元的信息量,缓解跨层传播的梯度消失问题,同时结合注意力机制捕捉词间的相关语义。在公开命名实体识别数据集和专业领域数据集上运行结果表明,与传统的实体抽取框架相比,基于残差门卷积命名实体算法的速度和精度都有较强的竞争优势,体现出算法的优越性和强鲁棒性。 展开更多
关键词 实体抽取 残差门卷积 梯度消失 注意力机制
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基于上下文门卷积的盲图像修复 被引量：2
4
作者 温静 丁友东 于冰 《图学学报》 CSCD 北大核心 2022年第1期70-78,共9页
目前基于深度学习的图像修复方法已经取得较大地进展,其方法均是基于输入的掩模对图像的退化区域进行修复。基于此,提出了由掩模预测网络和图像修复网络组成的2阶段盲图像修复网络。整个修复过程无需输入掩模,掩模预测网络可以根据输入... 目前基于深度学习的图像修复方法已经取得较大地进展,其方法均是基于输入的掩模对图像的退化区域进行修复。基于此,提出了由掩模预测网络和图像修复网络组成的2阶段盲图像修复网络。整个修复过程无需输入掩模,掩模预测网络可以根据输入图像自动检测图像退化区域并生成掩模,图像修复网络根据预测掩模对输入图像的缺失部分进行修复。为了更好地利用全局上下文信息,基于上下文门卷积设计了一个上下文门残差块(CGRB)模块来提取特征信息。另外,还提出了空间注意力残差块(SARB)对远距离图像像素的关系进行建模,过滤了一些无关的细节信息。在CelebA-HQ,FFHQ和PairsStreet数据集上的大量实验结果表明,该改进算法优于其他对比方法,且能生成令人信服的图像。 展开更多
关键词 图像修复 盲图像修复 上下文门卷积 上下文门残差块 空间注意力残差块
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融合边缘信息的并行图像修复算法
5
作者 文瑞森 原玲 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第6期265-271,共7页
现有图像修复方法仍存在边缘混淆、纹理缺失或修复失真不连贯等问题。针对上述问题,提出一种融合边缘结构的并行生成对抗修复网络。首先设计一个边缘结构修复网络得到完整的边缘结构信息,接着再将待修复破损图和边缘结构信息送入基于门... 现有图像修复方法仍存在边缘混淆、纹理缺失或修复失真不连贯等问题。针对上述问题,提出一种融合边缘结构的并行生成对抗修复网络。首先设计一个边缘结构修复网络得到完整的边缘结构信息,接着再将待修复破损图和边缘结构信息送入基于门卷积的并行网络结构,分别通过改进的感知注意力模块以及多尺度融合块两条支路提取信息来最终修复图像。在Paris StreetView和CelebA-HQ数据集上的实验结果表明该方法在PSNR和SSIM指标上基本优于对比算法,大比例缺失掩码下效果显著平均提升6.2%与5.5%,取得真实良好的修复效果。 展开更多
关键词 边缘信息 多尺度融合块 门卷积 感知注意力 图像修复
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融合多结构信息和GAN的遮挡人脸修复算法
6
作者 杨辉 程汉荣 +2 位作者 王富平 甄立 王文静 《电讯技术》 北大核心 2025年第8期1196-1203,共8页
针对现有人脸图像修复算法的修复结果仍存在边缘模糊和结构扭曲等问题,提出了一种基于多结构信息融合和生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)的遮挡人脸修复算法。该算法构建了修复模块和信息融合再生成模块:修复模块由两... 针对现有人脸图像修复算法的修复结果仍存在边缘模糊和结构扭曲等问题,提出了一种基于多结构信息融合和生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)的遮挡人脸修复算法。该算法构建了修复模块和信息融合再生成模块:修复模块由两个基于门卷积的U-Net网络组成,可实现相互约束和相互引导,生成更精细边缘和图像修复结果;信息融合再生成模块使用双向门控特征融合模块和上下文特征聚合模块将生成的信息融合再生,实现对缺失部分的精准补全。对修复模块生成的完整人脸图像进一步采用双重鉴别器来优化生成器的参数,提高算法的修复效果。在公开数据集Celeba-HQ和FFHQ上的实验结果表明,相比于对比算法,该算法在结构相似性上平均提升1.8%,峰值信噪比平均提升2.1 dB,能有效修复大区域不规则缺失面积,生成纹理清晰、结构合理的图像。 展开更多
关键词 人脸修复 信息融合 生成对抗网络 多先验属性 门卷积
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基于多图超分辨率重建的精细导星仪星点质心定位精度提升方法 被引量：2
7
作者 王雯蕊 张泉 +2 位作者 高源蓬 房陈岩 尹达一 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期306-314,共9页
精细导星仪的星点质心定位精度决定了空间天文望远镜的视轴姿态解算精度,为了提升精细导星仪的星点质心定位精度,提出了一种基于深度小波循环神经网络的星图超分辨率重建方法。首先,借助微扫描技术获取亚像素错位低分辨率星图序列,采用... 精细导星仪的星点质心定位精度决定了空间天文望远镜的视轴姿态解算精度,为了提升精细导星仪的星点质心定位精度,提出了一种基于深度小波循环神经网络的星图超分辨率重建方法。首先,借助微扫描技术获取亚像素错位低分辨率星图序列,采用小波编码器提取低分辨率星图的小波域特征,通过小波系数约束低分辨率星图的噪声,并将亚像素错位星图序列配准过程融入到网络学习中。其次,利用卷积门循环神经单元对所提取的多星图序列特征进行融合。最后,使用逆小波解码器对多特征融合模块输出的小波域特征进行解码,从而实现基于低分辨率星图序列的去噪与超分辨率重建。实验结果表明,分别采用平方加权质心法求取原始星图和超分辨率重建后星图中的各星点的质心位置,相比于前者,后者的各星点平均质心定位精度和稳定度在X方向分别提升了64.76%和19.15%,在Y方向分别提升了75.35%和26.14%。 展开更多
关键词 精细导星仪 星点质心定位 超分辨率重建 小波信号处理 卷积门循环神经网络
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基于改进稀疏滤波与深度网络融合的轴承故障诊断 被引量：7
8
作者 乔美英 汤夏夏 +1 位作者 闫书豪 史建柯 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第12期2301-2309,2422,共10页
针对滚动轴承故障时特征提取依赖人工经验,以及故障类别难以自动准确识别的问题,提出了一种改进稀疏滤波和深层空洞门卷积网络相结合的故障诊断模型.采用滑动窗对具有时序特征的轴承振动信号进行采样处理以避免过拟合;通过改进目标函数... 针对滚动轴承故障时特征提取依赖人工经验,以及故障类别难以自动准确识别的问题,提出了一种改进稀疏滤波和深层空洞门卷积网络相结合的故障诊断模型.采用滑动窗对具有时序特征的轴承振动信号进行采样处理以避免过拟合;通过改进目标函数的稀疏滤波消除数据中的异方差并提取数据特征,达到缩短计算时间和提高分类准确率的效果;利用空洞门卷积和双向LSTM网络对噪声进行滤除,同时进行故障分类识别.对比凯斯西储大学和动力系统装置的轴承实验数据,显示该模型故障诊断准确率可达98%.不同负载和不同信噪比的轴承振动信号实验,表明该模型具有泛化性和抗噪性. 展开更多
关键词 特征提取 稀疏滤波 空洞门卷积 双向LSTM 故障分类 抗噪性
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基于FPGA的事件抽取模型与加速器的设计实现 被引量：3
9
作者 韩哲 姜晶菲 +3 位作者 乔林波 窦勇 许金伟 阚志刚 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2020年第11期1941-1948,共8页
事件抽取技术是实现特定信息快速提取的一种关键技术,可广泛应用于信息检索、情感分析等场景。中文事件抽取因需要考虑中文语言特性的问题,较英文事件抽取任务来说更为困难。基于当前前沿的英文事件抽取神经网络模型,提出了一种适合硬... 事件抽取技术是实现特定信息快速提取的一种关键技术,可广泛应用于信息检索、情感分析等场景。中文事件抽取因需要考虑中文语言特性的问题,较英文事件抽取任务来说更为困难。基于当前前沿的英文事件抽取神经网络模型,提出了一种适合硬件计算的中文事件抽取神经网络模型CEE-DGCNN,其事件触发词分类在ACE2005中文语料库上实现了71.71%的F1值。并设计实现了相应的加速器,通过对数据的定点量化进一步优化了模型大小,其性能在Xilinx XCKU115 FPGA上达到了97 GOP/s,为CPU平台上性能的67倍。 展开更多
关键词 FPGA 事件抽取 膨胀门卷积神经网络 加速器
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