期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
融合渐进式去雨网络的军用车辆检测算法
1
作者
苏胜君
仝秋红
+3 位作者
柴国庆
苏海东
王凯
胡待方
《现代电子技术》
北大核心
2025年第5期127-134,共8页
针对雨天场景下检测军用车辆目标时出现的精度退化问题,提出一种将渐进式去雨算法与高精确率检测器相融合的军用车辆检测方法。首先设计了一个图像去雨算法HISPNet,其包括轻量级高效雨纹特征提取模块和跨子网雨纹特征融合模块,捕获雨纹...
针对雨天场景下检测军用车辆目标时出现的精度退化问题,提出一种将渐进式去雨算法与高精确率检测器相融合的军用车辆检测方法。首先设计了一个图像去雨算法HISPNet,其包括轻量级高效雨纹特征提取模块和跨子网雨纹特征融合模块,捕获雨纹信息的同时缓解卷积过程中的细节特征丢失问题;其次引入SPPFCSPC模块改进了单阶段检测器,保证检测器感受野的同时提高了效率,增强了检测模型的表达能力。自建数据集中的实验结果表明,雨天场景下,相较于经典检测算法YOLOv7,所提算法的mAP@0.5、mAP@0.5:0.95分别提升了4.4%、2.8%,算法检测速度达到21.05 f/s,基本满足检测实时性要求,证明了所提算法的有效性与实用性。
展开更多
关键词
图像去雨
编码器-解码器架构
轻量级高效雨纹特征提取模块
跨子网雨纹特征融合模块
SPPFCSPC模块
军用车辆检测
在线阅读
下载PDF
职称材料
基于双阶段特征解耦网络的单幅图像去雨方法
被引量：
1
2
作者
汤红忠
熊珮全
+2 位作者
王蔚
王晒雅
陈磊
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第2期273-282,共10页
针对现有的单幅图像去雨方法无法有效地平衡背景图像细节恢复与有雨分量去除问题,提出一种基于双阶段特征解耦网络的单幅图像去雨方法,采用渐进式的学习方式从粗到细分阶段进行单幅图像去雨.首先构建压缩激励残差模块,实现背景图像与有...
针对现有的单幅图像去雨方法无法有效地平衡背景图像细节恢复与有雨分量去除问题,提出一种基于双阶段特征解耦网络的单幅图像去雨方法,采用渐进式的学习方式从粗到细分阶段进行单幅图像去雨.首先构建压缩激励残差模块,实现背景图像与有雨分量的初步分离;然后设计全局特征融合模块,其中特别引入特征解耦模块分离有雨分量和背景图像的特征,实现细粒度的图像去雨;最后利用重构损失、结构相似损失、边缘感知损失和纹理一致性损失构成的复合损失函数训练网络,实现高质量的无雨图像重构.实验结果表明,在Test100合成雨图数据集上,所提方法峰值信噪比为25.57dB,结构相似性为0.89;在100幅真实雨图上,所提方法的自然图像质量评估器为3.53,无参考图像空间质量评估器为20.16;在去雨后的RefineNet目标分割任务中,平均交并比为29.41%,平均像素精度为70.06%;视觉效果上,该方法能保留更多的背景图像特征,有效地辅助下游的目标分割任务的开展.
展开更多
关键词
特征解耦网络
压缩激励残差模块
全局特征融合模块
复合损失函数
单幅图像去雨
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
融合渐进式去雨网络的军用车辆检测算法
1
作者
苏胜君
仝秋红
柴国庆
苏海东
王凯
胡待方
机构
长安大学汽车学院
中国科学院西安光学精密机械研究所
陕西智能网联汽车研究院有限公司
长安大学信息工程学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2025年第5期127-134,共8页
基金
国家重点研发计划(2022YFC3002602)
“两链”融合企业(院所)联合重点专项-工业领域(2022LL-JB-03)。
文摘
针对雨天场景下检测军用车辆目标时出现的精度退化问题,提出一种将渐进式去雨算法与高精确率检测器相融合的军用车辆检测方法。首先设计了一个图像去雨算法HISPNet,其包括轻量级高效雨纹特征提取模块和跨子网雨纹特征融合模块,捕获雨纹信息的同时缓解卷积过程中的细节特征丢失问题;其次引入SPPFCSPC模块改进了单阶段检测器,保证检测器感受野的同时提高了效率,增强了检测模型的表达能力。自建数据集中的实验结果表明,雨天场景下,相较于经典检测算法YOLOv7,所提算法的mAP@0.5、mAP@0.5:0.95分别提升了4.4%、2.8%,算法检测速度达到21.05 f/s,基本满足检测实时性要求,证明了所提算法的有效性与实用性。
关键词
图像去雨
编码器-解码器架构
轻量级高效雨纹特征提取模块
跨子网雨纹特征融合模块
SPPFCSPC模块
军用车辆检测
Keywords
image de
rain
ing
encoder-decoder architecture
lightweight and efficient
rain
streak
feature
extraction
module
cross-subnet rain streak feature fusion module
SPPFCSPC
module
military vehicle detection
分类号
TN911.7-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于双阶段特征解耦网络的单幅图像去雨方法
被引量：
1
2
作者
汤红忠
熊珮全
王蔚
王晒雅
陈磊
机构
湘潭大学自动化与电子信息学院
湘潭大学智能计算与信息处理教育部重点实验室
湖南科技大学电气与信息工程学院
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第2期273-282,共10页
基金
国家自然科学基金区域创新发展联合基金子课题(U19A2083)
湖南省自然科学基金(2020JJ4588,2020JJ4090,20JJ4151)
+1 种基金
广东省基础与应用基础研究联合基金重点项目(2020B1515120050)
湘潭大学智能计算与信息处理教育部重点实验室开放课题(2020ICIP06).
文摘
针对现有的单幅图像去雨方法无法有效地平衡背景图像细节恢复与有雨分量去除问题,提出一种基于双阶段特征解耦网络的单幅图像去雨方法,采用渐进式的学习方式从粗到细分阶段进行单幅图像去雨.首先构建压缩激励残差模块,实现背景图像与有雨分量的初步分离;然后设计全局特征融合模块,其中特别引入特征解耦模块分离有雨分量和背景图像的特征,实现细粒度的图像去雨;最后利用重构损失、结构相似损失、边缘感知损失和纹理一致性损失构成的复合损失函数训练网络,实现高质量的无雨图像重构.实验结果表明,在Test100合成雨图数据集上,所提方法峰值信噪比为25.57dB,结构相似性为0.89;在100幅真实雨图上,所提方法的自然图像质量评估器为3.53,无参考图像空间质量评估器为20.16;在去雨后的RefineNet目标分割任务中,平均交并比为29.41%,平均像素精度为70.06%;视觉效果上,该方法能保留更多的背景图像特征,有效地辅助下游的目标分割任务的开展.
关键词
特征解耦网络
压缩激励残差模块
全局特征融合模块
复合损失函数
单幅图像去雨
Keywords
feature
s disentanglement network
squeeze and excitation residual
module
context
feature
fusion
module
composite loss function
single image de-
rain
ing
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合渐进式去雨网络的军用车辆检测算法
苏胜君
仝秋红
柴国庆
苏海东
王凯
胡待方
《现代电子技术》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于双阶段特征解耦网络的单幅图像去雨方法
汤红忠
熊珮全
王蔚
王晒雅
陈磊
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
