每个RCU模块包括一个ReLU层和一个卷积层,网络结构中,每个分辨率下应用两个串联的RCU模块,用于提取该分辨率下的分割结果的残差,最后以相加的形式校正该分辨率下的原始分割结果。 (2) 多分辨率融合 下图是多分辨率融合部分的详细结构: 在给定了多分辨率下经过处理的分割结果后,各个结果将依次通过一个卷积层和一个上采样...
注:此处及下文的高分辨率数据均指代目标分辨率的数据,即对于最终输出分辨率为3840x2160的4x超分辨率任务来说,高分辨率数据分辨率为3840x2160,低分辨率数据分辨率为960x540。 #0x03 多分辨率信息融合 高分辨率数据的加入为超分辨率任务提供了丰富的信息,但如何利用好这些高分辨率信息就成为了网络设计的关键。在2022年初我们...
图像融合,生成对抗网络,红外图像,医学图像,不同分辨率 核心思想 思想核心 作者提出了双判别器条件生成对抗网络(dual-discriminator conditional generative adversarial network (DDcGAN))。该网络是一个端到端的模型,也可以融合不同分辨率的源图像。 该模型使用了【一个生成器和两个判别器】 - 生成器用于生成融合图像...
水深测量手段随着技术发展在精度和效率上实现了显著提升,传统调查技术手段代价高昂且作业条件限制使得其无法获取高时空分辨率的水深数据。随着对地观测卫星遥感技术的进步,卫星水深反演(Satellite Derived Bathymetry, SDB)提供了一种高效率的大面积浅海水域水深数据快速获取手段。但是目前基于多光谱遥感影像的SDB模型大多依靠单...
传统深度学习的图像超分辨率重建网络仅在固定分辨率上提取特征,存在无法综合高级语义信息、只能以特定尺度因子重建图像、泛化能力较弱、网络参数量较大等问题。提出一种基于多分辨率特征融合的任意尺度图像超分辨率重建算法MFSR。在多分辨率特征融合编码阶段设计多分辨率特征提取模块以提取不同分辨率特征, 通过构建双重注意力模...
卷积神经网络,多分辨率特征融合,遥感图像,目标检测,数据集DIOR和DOTA 高分辨率遥感图像目标检测是计算机视觉的一个重要研究领域,在民用与军事领域具有重要的应用价值。西北工业大学程塨研究员团队在《遥感学报》发表“多分辨率特征融合的光学遥感...
基于多分辨率特征融合与上下文信息的胃癌复发预测方法的主要原理结构如图2所示,共分为三个阶段:① 利用自监督学习框架SimCLR对低分辨率下的补丁图像进行训练,降低不同类型组织间的耦合度,从而获得解耦后的增强特征。② 将获取的低分辨率增强特征与对应高分辨率未增强特征进行融合,获取数据的多分辨率信息,进一步提升预测的准...
摘要介绍了在ARSIS概念下的多分辨率图像融合,采用了DB3小波包为例,进行快鸟高分辨率影像和多 光谱影像的分解,采用波段间交互构建模式重建低频小波包系数,以活跃度为准则进行重建高频小波包系数,融 合试验结果表明,本方法较PCI融合方法提高了视觉效果,更能清晰地表现地物的细节特征,同时校正了快鸟影 ...
1.一种多分辨率图像融合方法,其特征在于,包括: 获取多种分辨率的多个切片图像,并将所有切片图像按照分辨率进行分组,以生成对应多个分辨率图像集; 针对每个分辨率图像集内的各个切片图像进行拼接,生成对应分辨率的切片整体图像; 将不同分辨率的切片整体图像根据预设的融合策略进行两两融合,生成融合后的目标分辨率图像。 2....