Encoder-Decoder模型框架 Encoder-Decoder架构最早由Sutskever等人在2014年提出,旨在解决序列到序列(Seq2Seq)任务,特别是机器翻译问题。然而,这一架构同样适用于图像生成文本任务。在图像生成文本的场景下,Encoder通常是一个卷积神经网络(CNN),用于提取图像中的视觉特征,并将其编码为一个固定长度的隐藏状态。Decoder则是一...
本文提出了一种新的框架,通过联合超分辨率(SR)和SIC估计网络,从原始低分辨率的AMSR2图像中实现了具有改善空间细节的准确SIC估计。 基于SR网络,原始AMSR2图像的空间分辨率可以提高4倍,有助于构建具有更多高频信息的AMSR2 SR特征进行SIC估计。 采用了Encoder-Decoder结构的Atrous卷积的SIC网络,可以准确考虑北极海冰区域中...
Seq2seq模型也成为Encoder-Decoder模型,顾名思义,这个模型有两个模块,Encoder(编码器)和Decoder(解码器),编码器对输入数据进行编码,解码器对被编码的数据进行解析,编码是基于既定规则的信息转换过程,以字符为例,将字符”A”转换为“1000001”(二进制)就是一个编码的例子,而解码则将被编码的信息还原到它的原始形态...
上下文编码器。上下文图像通过编码器获得连接到解码器的特征,解码产生图像中缺失的区域。 网络框架 网络训练的过程中损失函数都由两部分组成:Encoder-decoder 部分的图像内容约束(Reconstruction Loss)GAN部分的对抗损失(Adversarial Loss)。Context Encoders 采用最简单的整体内容约束,也就是预测图与原图的l2 距离。 (3)...
本文提出了一种基于c GAN的载体生成式隐写网络框架CS-c GAN,该框架可以生成适合隐写的载体图像来嵌入秘密信息.本文在隐写领域引入语义标签图,探索了利用底层语义编辑进行隐写的可能性.首先,为了在图像中寻找适合隐写的区域,本文在对c GAN进行改进,在语义标签图中寻找合适的隐写候选区域.然后,设计了一种多判别器c ...
Firstly, after training by the constructing train dataset,the deep encoder-decoder network obtains the significant-edges of blurry image adaptively. And then, the blur kernel can be estimated by the $L_2$ norm regularization where combining the significant edge-structures and the blurry image. ...
G和一个判别器D进行对抗学习,以区分real data和fake data,但是差别在于这里需要判别真假的data并不是自然图像,而是一个编码向量z,对应的real data和fake data分别由autoencoder...中的encoder和一个预定义的随机概率分布生成,最后用于image generation的网络也并非是之前的生成器G,而是autoencoder中的decoder。...,...
Cascaded deep convolutional encoder-decoder neural networks for efficient liver tumor segmentation 截至3.8,引用次数22 这篇文章把CT腹部扫描图分割当成一个分类问题处理,使用一个基于CNN的级连分类器框架。使用两个编码解码器卷积网络训练来进行级联分割肝和病灶(EDCNN)。即第一个EDCNN分割肝图片的结果(ROI区域)作...