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题名注意力残差网络的单图像去雨方法研究
被引量：7
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作者
徐爱生
唐丽娟
陈冠楠
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机构
福建师范大学医学光电科学与技术教育部重点实验室
福建师范大学福建省科技厅光电传感应用工程技术研究中心
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2020年第6期1281-1285,共5页
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基金
福建省自然科学基金项目(2019J01272)资助
国家自然科学基金项目(81741008)资助
+1 种基金
长江学者及大学创新研究团队项目(IRT_15R10)资助
中央指导地方科技发展资金项目(2017L3009)资助.
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文摘
恶劣的雨天天气会严重影响图像质量,进而导致目标检测,目标追踪等算法性能急剧下降,因此图像去雨得到了快速发展.本文提出一种基于注意力残差网络的端到端图像去雨算法,通过卷积神经网络强大的表示能力,学习出从有雨到无雨图像的映射.将注意力模块引入残差模块中,首先利用通道注意力机制自适应学习通道维度上不同特征,然后利用空间注意力机制建立雨条纹的内在关系,之后将注意力模块与残差模块相结合得到注意力残差单元,最后将其堆叠成高性能去雨网络.公开的合成和真实世界图像数据集上的实验表明,本文所提出的方法在视觉上可以大大提高去雨的性能.
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关键词
单图像去雨
深度残差网络
注意力机制
通道注意力模块
空间注意力模块
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Keywords
single image de-raining
attention mechanism
deep residual network
channel attention module
spatial attention modul
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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