多阶段网络

作品数：20被引量：48H指数：4
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多尺度特征融合的双阶段Transformer去雨网络
《小型微型计算机系统》2025年第4期898-906,共9页李世平 周冬明 
国家自然科学基金项目(62066047,61966037)资助.
图像去雨研究旨在提升图像质量,强化视觉感知.现有去雨算法由于通常采用单阶段实现,在去除雨纹干扰的同时会造成无雨背景的信息缺失,导致无法兼顾去雨效果和图像清晰度.为此,本文提出了一种基于Transformer的多尺度、双阶段U型去雨网络...
关键词：图像去雨 TRANSFORMER 多阶段网络 多尺度特征融合 
基于联合注意力机制的多阶段去雨网络被引量：1
《信息技术》2024年第5期60-65,共6页陈浩翰 王瑛 王勇 
广东省重点领域研发计划(2021B0101420001)。
为了提高雨天环境下拍摄的图像质量,提出了一个多阶段联合注意网络(MUANet)。该网络有三个阶段,在每个阶段的初始输入采用基于通道注意力和空间注意力的联合注意模块(UAB)进行处理,该模块可以检测通道内特征分布同时获取雨纹的空间信息...
关键词：多阶段网络 注意力机制 图像去雨 半实例归一化 编码解码网络 
基于高效通道注意力的多阶段图像去雨网络被引量：1
《电光与控制》2024年第4期109-114,120,共7页李国金 张书铭 林森 陶志勇 
辽宁省科技厅应用基础研究项目(101300274);2021年教育厅项目(LJKZ0349);辽宁省高等学校基本科研项目(LJKMZ20 220679)。
针对现有图像去雨算法不能更好地保留图像背景细节的问题,提出一种基于高效通道注意力的多阶段图像去雨网络。首先,网络使用3×3卷积提取雨图的浅层特征并传递给高效通道注意力模块,为不同的特征通道分配不同的权重;然后,传递给3个并行...
关键词：深度学习 图像去雨 多阶段网络 Transformer模块 通道注意力机制 
基于高精度多阶段网络的X光图像违禁品检测
《信息记录材料》2024年第3期213-215,218,共4页李纯 张洪斌 李嘉毅 谢启胜 
本文提出了一种基于X光图像的违禁品检测系统,采用深度学习的多分类网络模型实现对违禁品的精准检测。多分类网络由多个分支网络连接到主干网络构成,在不同的阶段,采用了不同的网络架构。在网络的早期阶段,主干网络负责提取整体特征;而...
关键词：深度学习 多阶段网络 违禁品检测 
基于改进YOLOX-m的安全帽佩戴检测被引量：4
《计算机工程》2023年第12期252-261,共10页王晓龙 江波 
安全帽佩戴检测是安全监控系统中的重要组成部分,其检测精度取决于目标分类、小目标检测、域迁移差异等因素。针对现有基于YOLOX-m模型的安全帽佩戴检测算法通常存在分类精度较低、检测目标不完整、轻量化模型性能下降等问题,构建一种...
关键词：安全帽佩戴检测 深度学习 残差化重参视觉几何组 快速空间金字塔池化 多阶段网络训练策略 
边缘保护与多阶段网络相结合的LDCT图像去噪被引量：2
《计算机工程与应用》2023年第1期252-258,共7页郭志涛 周峰 赵琳琳 袁金丽 卢成钢 
低剂量CT是减少辐射剂量,降低对患者影响的有效方法。然而降低辐射剂量会导致重建之后的成像存在大量的噪声,并且会造成低剂量CT图像细节的丢失,从而影响医师在诊断过程中的判断。针对这个问题,构建了一种多阶段去噪网络模型,并在此基...
关键词：图像处理 低剂量CT去噪 深度学习 Sobel卷积 
基于多阶段双残差网络的图像去雨模型被引量：2
《无线电工程》2022年第11期1933-1943,共11页杨浩 周冬明 赵倩 李淼 
国家自然科学基金(62066047,61365001,61463052)。
雨天采集的图像往往因为雨线的影响而降低了图像的质量,从而影响后续计算机视觉任务的执行。为了改善雨天图像的成像质量,提出了一种基于多阶段双残差网络的去雨算法来恢复被雨线遮挡的图像。算法的第1个创新点是多阶段的整体架构,其逐...
关键词：图像去雨 残差网络 多阶段网络 图像恢复 深度学习 
基于强化学习的多阶段网络分组路由方法被引量：3
《电子科技大学学报》2022年第2期200-206,共7页高远翔 罗龙 孙罡 
国家重点研发计划(2019YFB1802800)。
多阶段网络被广泛应用于机器学习集群,由于多阶段网络中可用路径多,分组的路由是一个组合优化难题。现有基于启发式的路由算法由于缺乏性能保证,严重影响分组传输延迟。提出了基于强化学习的多阶段网络分组路由方法,使用一个新颖的策略...
关键词：集群网络 策略迭代 分组路由 强化学习 
产品造型设计多阶段网络耦合决策方法研究被引量：6
《图学学报》2021年第6期1018-1026,共9页杨延璞 兰晨昕 雷紫荆 王欣蕊 龚政 
国家自然科学基金项目(51805043);中央高校基金项目(300102259202);中国博士后基金项目(2019M663604);陕西省创新能力支撑计划项目(2020PT-014)。
为综合考虑产品造型设计多阶段决策信息,引入复杂网络理论,提出了产品造型设计多阶段网络耦合决策流程。对产品造型设计多阶段决策关系进行了耦合关联建模,基于对决策者评分的一致性分析确定设计决策网络的邻接矩阵,依据网络凝聚度变化...
关键词：产品造型设计 设计决策 复杂网络 网络凝聚度 多阶段耦合 
基于自注意力机制的多阶段无监督单目深度估计网络被引量：6
《信号处理》2020年第9期1450-1456,共7页刘香凝 赵洋 王荣刚 
国家自然科学基金资助项目(61672063);深圳市研究项目(JCYJ20180503182128089,201806080921419290)。
单幅图像的深度估计是场景几何理解过程中的一个重要步骤,但由于尺度模糊,也被计算机视觉领域普遍认为是一个典型的不适定问题。近年来,尽管监督学习方法在单目深度估计中取得了基本令人满意的效果,但需要对数据集进行大量真实深度值的...
关键词：无监督学习 单目深度估计 多阶段网络 自注意力 
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