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- 基于对抗神经网络有限角度的磁层边界CT重构技术北大核心CSCD
- 全局和局部特征融合的图像去雾CSTPCD摘要：具有参数共享特性的卷积操作主要关注于图像局部特征的提取,而无法对超出感受野范围的特征进行建模,同时整幅图像共享同一个卷积核参数也忽略了不同区域的特性不同.为了克服现有方法的表达不足,提出了全局和局部特征融合去雾网络,分别利用Transformer和卷积操作提取图像全局和局部特征信息,并将两者融合后输出,充分发挥了Transformer建模长距离依赖关系和卷积操作局部感知特性的优势,实现了特征的高效表达.在最终输出复原图像前,设计了包含…查看全部>>
- 基于视觉注意力生成式对抗网络的图像自动标注摘要：互联网时代图像及视频数据流量爆发式增长,包含着海量的信息内容,如何高效的管理和利用图像数据获得了越来越多的关注.论文提出一种基于结合自注意力(Transformer)和生成式对抗网络的图像自动标注模型,通过设计的视觉注意力生成器建立图像到标注词汇的映射关系,同时引入生成式对抗训练提高生成器的生成效果.在Corel 5K和IAPRTC-12两个数据集上的实验表明,该方法能够针对不同图像产生自适应数目的标签,且生成结果更具多样性.
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