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  • 2 篇 期刊文献

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    • 1 篇 软件工程
  • 1 篇 理学
    • 1 篇 系统科学

主题

  • 2 篇 感受野优化
  • 1 篇 注意力机制
  • 1 篇 残差学习
  • 1 篇 连接函数
  • 1 篇 超分辨率
  • 1 篇 残差激励
  • 1 篇 深度学习
  • 1 篇 特征融合
  • 1 篇 图像去噪

机构

  • 1 篇 东南大学
  • 1 篇 南京信息工程大学

作者

  • 1 篇 yin hao
  • 1 篇 周先春
  • 1 篇 gai shaoyan
  • 1 篇 zhou xianchun
  • 1 篇 wu di
  • 1 篇 盖绍彦
  • 1 篇 殷豪
  • 1 篇 葛超
  • 1 篇 吴洪伍
  • 1 篇 达飞鹏
  • 1 篇 ge chao
  • 1 篇 da feipeng
  • 1 篇 wu hongwu
  • 1 篇 吴迪

语言

  • 2 篇 中文
检索条件"主题词=感受野优化"
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采用感受野优化与渐进特征融合的图像超分辨率算法
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引用
西安交通大学学报 2025年 第1期59卷 136-147页
作者： 吴洪伍 盖绍彦 达飞鹏 东南大学自动化学院 210096南京 东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室 210096南京
针对现有基于深度学习的超分辨率方法存在参数冗余以及难以学习到全局上下文信息、重建图像高频特征能力欠佳的问题,提出一种基于感受野优化与渐进特征融合的超分辨率网络(RPSRnet),其在单幅图像重建方面实现了较高的性能。该网络采用... 详细信息
来源： 评论
结合感受野优化与残差激励的图像去噪
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引用
计算机与数字工程 2023年 第6期51卷 1359-1364页
作者： 葛超 周先春 殷豪 吴迪 南京信息工程大学电子与信息工程学院 南京210044 南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心 南京210044
前馈去噪卷积神经网络(DnCNN)拥有较为优异的图像去噪表现。然而,仅采用3×3依次相连的卷积核使得感受野在浅层受限,无法获得图片更多的特征信息。针对这一不足,提出一种Concatenate’s Convolutional Neural Network(CCNN)图像去... 详细信息
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