基于深度学习的图像修复方法研究进展OA北大核心CSTPCD
图像修复是通过算法或技术对受损或缺失的图像进行恢复和修复的过程,是计算机视觉领域的研究热点之一。梳理了近些年基于深度学习的图像修复方法的发展脉络,将其分为单模态图像修复方法和多模态图像修复方法。单模态图像修复方法分为基于卷积自编码的图像修复方法、基于GAN的图像修复方法、基于Transformer的图像修复方法和基于扩散模型的图像修复方法,而多模态图像修复方法分为基于文本引导的图像修复方法、基于音频引导的图像修复方法、基于视频引导的图像修复方法和…查看全部>>
陈文祥;田启川;廉露;张晓行;王浩吉
北京建筑大学电气与信息工程学院,北京100044 建筑大数据智能处理方法研究北京市重点实验室,北京100044北京建筑大学电气与信息工程学院,北京100044 建筑大数据智能处理方法研究北京市重点实验室,北京100044北京建筑大学电气与信息工程学院,北京100044 建筑大数据智能处理方法研究北京市重点实验室,北京100044北京建筑大学电气与信息工程学院,北京100044 建筑大数据智能处理方法研究北京市重点实验室,北京100044北京建筑大学电气与信息工程学院,北京100044 建筑大数据智能处理方法研究北京市重点实验室,北京100044
计算机与自动化
图像修复计算机视觉深度学习
《计算机工程与应用》 2024 (22)
P.58-73,16
北京建筑大学研究生教育教学质量提升项目(J2022012)北京建筑大学教育教学研究项目(Y2130)北京建筑大学混合式课程建设项目(YC23019)。
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