VAE

作品数：284被引量：486H指数：10
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基于语义感知的图像压缩算法研究
《计算机科学与应用》2024年第12期67-75,共9页宋媛萌 贾正正 贾召弟 王宇辰 杨少华 韩卓航 
北华航天工业学院2023年硕士研究生科研创新项目(项目号:YKY-2023-40);北华航天工业学院2023年硕士研究生科研创新项目(项目号:YKY-2023-39);北华航天工业学院2024年硕士研究生科研创新项目(项目号:YKY-2024-70);北华航天工业学院2024年硕士研究生科研创新项目(项目号:YKY-2024-40)。
图像压缩的目的是尽量保持图像质量的前提下减少图像数据的存储空间。传统的图像压缩方法主要依赖于对图像像素进行编码和量化,无法利用图像中高级语义信息。本文提出了一种基于语义感知的图像压缩算法,具体步骤为:首先,通过卷积神经网...
关键词：语义感知网络 VAE 图像压缩 深度学习 
基于轮胎X光图像样本重采样图像缺陷检测
《通信与信息技术》2024年第5期19-23,共5页刘韵婷 刘鑫 
辽宁省自然科学基金项目(项目编号:2022-KF-14-02);辽宁省教育厅面上项目(项目编号:LJKMZ20220617)资助。
针对生成对抗网络轮胎X光图像缺陷检测,训练阶段生成器会丢失部分图像特征,并且难以确定样本的潜在空间维度,导致部分不必要的图像特征重建。为了解决这些问题,构建了样本重采样生成对抗网络SRGAN(Sample Resampling Generate Adversari...
关键词：生成对抗网络 VQ-VAE AFF 轮胎X光图像缺陷检测 
改进UNet-VAE网络的土壤多类型孔隙三维分割方法
《农业工程学报》2024年第18期81-89,共9页韩巧玲 宋美慧 席本野 赵玥 赵燕东 
国家自然科学基金项目面上项目(32071838);国家自然科学基金项目青年项目(32101590)。
不同类型土壤孔隙结构会随生物活动和非生物作用发生形变,从而影响其生态功能,准确分割不同类型的孔隙结构对于研究孔隙结构与生态功能演变关系具有重要意义。针对单个类别孔隙的分割方法分割精度低、分类标准单一、鲁棒性差,无法准确...
关键词：土壤 孔隙 卷积神经网络 图像分割 3D UNet 注意力模块 
基于深度学习的超低计数全身PET图像去噪方法
《分子影像学杂志》2024年第9期904-912,共9页贺钰茹 王方虎 黄衍超 路利军 
南方医科大学南方医院院长基金(2021C012)。
目的使用深度学习算法改善全身低计数正电子发射计算机断层成像(PET)的重建图像质量,探讨提出方法对不同噪声水平PET图像的去噪泛化性。方法使用MICCAI 2022 UDPET挑战赛数据集,提出分层向量量化变分自编码器(HVQ-VAE)算法对不同剂量衰...
关键词：正电子发射断层成像 图像去噪 低计数PET图像 全身PET图像 HVQ-VAE 
基于连续尺度特征融合与VAE注意力机制网络的高光谱图像分类方法探析
《信息与电脑》2024年第16期25-28,共4页袁奇 路绍军 
本文提出了基于连续尺度特征融合与变分自编码器(Variational Auto Encoder,VAE)注意力机制网络(Continuous Scale Feature Fusion-VAE Attention Mechanism Network,CSFF-VAEAMN)的高光谱图像分类方法,该方法采用连续尺度特征融合块来...
关键词：变分自编码器 高光谱图像 特征融合 注意力机制 
隐空间转换的混合样本图像去雾被引量：2
《计算机工程与应用》2023年第9期225-236,共12页郑玉彤 孙昊英 宋伟 
国家自然科学基金(52071349);自然资源部海洋环境探测技术与应用重点实验室开放基金课题(MESTA-2020-B001);国家民委中青年英才项目;中央民族大学交叉专项(2020MDJC08)。
深度学习从数据集中学习样本的内在规律,数据集的质量一定程度上决定了模型的表现。在去雾任务的公开数据集中,由于缺少成对真实数据,合成的成对数据难以模拟真实环境等问题,可能导致训练出的模型在实际环境中表现不佳。为此,提出混合...
关键词：单幅图像去雾 隐空间转换 混合样本 变分自编码器(VAE) 生成对抗网络(GAN) 
VAE-Fuse:一种无监督的多聚焦融合模型被引量：3
《西安电子科技大学学报》2022年第6期129-138,共10页邬开俊 梅源 
甘肃省自然科学基金(21JR7RA300);甘肃省敦煌文化遗产保护研究中心开放项目(o.Gdw2021Yb15)。
在多聚焦图像融合问题中,为了尽可能多地保留原始图像信息并提升图像融合的质量,首先结合变分自编码器结构及无参考图像清晰度评价指标中的灰度方差乘积函数,设计了一种基于无监督学习的双阶段图像融合网络;然后在训练阶段,提出使用多...
关键词：多聚焦图像融合 无监督学习 变分自编码器 灰度方差乘积 
基于生成式对抗网络的煤矿图像去噪研究
《煤矿机械》2022年第7期173-175,共3页孔华永 娄昭远 
为了去除煤矿图像的噪声并尽可能地还原煤矿图像的原貌,提出了一种基于生成式对抗网络(GAN)的煤矿图像去噪方法。首先考虑到模型的输入为含噪声的煤矿图像,因此利用变分自编码器(VAE)作为GAN的生成器,以获得不含噪声的煤矿图像。然后考...
关键词：煤矿图像 图像去噪 深度学习 GAN VAE 
融合VAE和StackGAN的零样本图像分类方法被引量：9
《智能系统学报》2022年第3期593-601,共9页张冀 曹艺 王亚茹 赵文清 翟永杰 
国家自然科学基金面上项目(61773160);河北省自然科学基金青年科学基金项目(F2021502008);中央高校基本科研业务费专项资金面上项目(2021MS081).
零样本分类算法旨在解决样本极少甚至缺失类别情况下的分类问题。随着深度学习的发展,生成模型在零样本分类中的应用取得了一定的突破,通过生成缺失类别的图像,将零样本图像分类转化为传统的基于监督学习的图像分类问题,但生成图像的质...
关键词：深度学习 零样本学习 图像分类 变分自编码器 生成对抗网络 分阶段网络 句向量 辅助信息 
对抗学习遥感图像场景识别被引量：1
《中国图象图形学报》2021年第11期2732-2740,共9页李彤 张钧萍 
国家自然科学基金项目(61871150)。
目的在高分辨率遥感图像场景识别问题中,经典的监督机器学习算法大多需要充足的标记样本训练模型,而获取遥感图像的标注费时费力。为解决遥感图像场景识别中标记样本缺乏且不同数据集无法共享标记样本问题,提出一种结合对抗学习与变分...
关键词：场景识别 遥感图像 对抗学习 迁移学习 变分自动编码机(VAE) 
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