基于局部和全局特征融合的二阶段人脸图像修复算法研究OA北大核心CSTPCD
Research on two-stage face image restoration algorithm based on local and global feature fusion
针对大面积不规则破损的人脸图像修复过程中出现的伪影和不连贯问题,提出一种基于特征融合和多尺度注意力机制的二阶段人脸图像修复算法.在粗修复网络增加全局和局部特征分支来处理编码器的输出.其中,局部特征分支使用多尺度空洞卷积和门控残差连接来聚合上下文信息,并与全局特征分支的输出进行正交融合,提高局部特征与全局特征的相关性,减少特征冗余.在精修复网络增加平均和最大金字塔池化模块,其中,平均池化用于捕捉整体统计信息,最大池化用于提取空间上显著的特征并保留关…查看全部>>
A two-stage face image restoration algorithm based on feature fusion and multiscale attention mechanism is proposed to address the artifacts and incoherence that occur during the restoration of large irregularly broken face images.Global and local feature branches are added to the rough repair network to process the output of the encoder.Among them,multi-scale dilated convolution and gated residual concatenation are used to aggregate contextual information o…查看全部>>
徐克
山西大学 物理电子工程学院,山西 太原 030006
电子信息工程
全局特征局部特征正交融合金字塔池化CBAM多尺度特征融合人脸图像修复
global featurelocal featureorthogonal fusionpyramid poolingCBAMmulti-scale feature fusionface image inpainting
《现代电子技术》 2024 (9)
40-46,7
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