密集连接扩张卷积神经网络的单幅图像去雾OA北大核心CSCDCSTPCD
Single Image Dehazing Method Based on Densely Connected Dilated Convolutional Neural Network
针对大多数图像去雾算法模型参数估计准确性差及色彩失真等问题,提出了一种端到端的密集连接扩张卷积神经网络.首先,通过使用多层密集连接结构来增加网络的特征利用率,避免网络加深时的梯度消失现象.其次,通过在密集块中使用不同扩张率的扩张卷积,使网络在充分聚合上下文特征信息时不损失空间分辨率,并避免了网格伪影的产生.最后,为了提高算法的去雾能力,将该网络划分为多个阶段,并在每个阶段引入侧输出模块,从而获得更精确的特征信息.实验结果表明,所提出的去雾算法无论…查看全部>>
刘广洲;李金宝;任东东;舒明雷
齐鲁工业大学(山东省科学院)山东省人工智能研究院,济南 250014黑龙江大学 计算机科学技术学院,哈尔滨 150080齐鲁工业大学(山东省科学院)山东省人工智能研究院,济南 250014黑龙江大学 计算机科学技术学院,哈尔滨 150080
信息技术与安全科学
图像去雾卷积神经网络(CNN)密集连接扩张卷积
《计算机科学与探索》 2021 (1)
185-194,10
黑龙江省自然科学基金重点项目(ZD2019F003)泰山学者计划:泰山学者攀登计划专家项目(tspd20181211),泰山学 者青年专家项目(tsqn201909137).
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