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基于深度强化学习和循环卷积神经网络的图像恢复算法
被引量：
8
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作者
杨海清
徐勇军
王明雪
《高技术通讯》
EI
CAS
北大核心
2019年第5期432-437,共6页
图像恢复是指通过算法来实现恢复出图像残缺部分的信息用来补全残缺的图像。在最近几年由于深度学习的快速发展,深度学习在图像恢复领域也取得了很好的效果。然而现有的方法都需要海量的数据来训练实现图像恢复的研究。本文结合强化学...
图像恢复是指通过算法来实现恢复出图像残缺部分的信息用来补全残缺的图像。在最近几年由于深度学习的快速发展,深度学习在图像恢复领域也取得了很好的效果。然而现有的方法都需要海量的数据来训练实现图像恢复的研究。本文结合强化学习中的actor-critic算法和生成式对抗网络的网络结构提出了一种新的图像决策算法和循环卷积神经网络结构来实现图像恢复。在数据集CelebA,BSDS500,Pascal Voc2012上的实验表明,在较少数据量的情况下,该方法有效地恢复出了残缺图像的信息,与流行的图像恢复算法相比取得了较好的恢复效果。
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关键词
强化学习
图像恢复
深度学习
生成式对抗网络
循环卷积
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职称材料
题名
基于深度强化学习和循环卷积神经网络的图像恢复算法
被引量：
8
1
作者
杨海清
徐勇军
王明雪
机构
浙江工业大学信息与通信工程学院
出处
《高技术通讯》
EI
CAS
北大核心
2019年第5期432-437,共6页
基金
浙江省科技计划(2017C37054)资助项目
文摘
图像恢复是指通过算法来实现恢复出图像残缺部分的信息用来补全残缺的图像。在最近几年由于深度学习的快速发展,深度学习在图像恢复领域也取得了很好的效果。然而现有的方法都需要海量的数据来训练实现图像恢复的研究。本文结合强化学习中的actor-critic算法和生成式对抗网络的网络结构提出了一种新的图像决策算法和循环卷积神经网络结构来实现图像恢复。在数据集CelebA,BSDS500,Pascal Voc2012上的实验表明,在较少数据量的情况下,该方法有效地恢复出了残缺图像的信息,与流行的图像恢复算法相比取得了较好的恢复效果。
关键词
强化学习
图像恢复
深度学习
生成式对抗网络
循环卷积
Keywords
reinforcement learning
image restoration
deep learning
generative adversarial networks
circular convolution
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度强化学习和循环卷积神经网络的图像恢复算法
杨海清
徐勇军
王明雪
《高技术通讯》
EI
CAS
北大核心
2019
8
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