提出由LRL和FA组成的基本块结构,允许不重要信息绕过,提高网络性能和训练稳定性。 提出FFA结构,能保留并融合不同层次特征信息,自适应学习特征权重,效果优于其他特征融合方法。 5. 重点详解 在FFA-Net中,**通道注意力(Channel Attention, CA)和像素注意力(Pixel Attention, PA)**是两个关键的注意力机制模块,它们分...
转自AI Studio,原文链接:【第六届论文复现赛104题】FFA-NET图像去雾模型 paddle复现 - 飞桨AI Studio 1. 模型简介论文: FFA-Net: Feature Fusion Attention Network for Single Image Dehazing参考项目: github.com/zhilin007/FF该模型是图像去雾领域的一个顶尖模型之一。该模型要实现的目标是图像去雾。我将从模...
在cnki的期刊论文检索界面中(http://kns.cnki.net/kns/brief/result.aspx?dbPrefix=CJFQ),如果不同的检索条件之间的连接没有明确的标识(比如“来源类别”与“来源期刊”之间),默认情况下这两个条件之间的逻辑关系是()。 A.并且B.或者C.不含D.连接相关知识点: ...
论文: FFA-Net: Feature Fusion Attention Network for Single Image Dehazing 参考项目: https://github.com/zhilin007/FFA-Net 该模型是图像去雾领域的一个顶尖模型之一。该模型要实现的目标是图像去雾。我将从模型的总体结构、特殊模块、损失函数,优化器及学习率下降策略、数据预处理和训练细节这几个方面,来对...
论文: FFA-Net: Feature Fusion Attention Network for Single Image Dehazing 参考项目: https://github.com/zhilin007/FFA-Net 该模型是图像去雾领域的一个顶尖模型之一。该模型要实现的目标是图像去雾。我将从模型的总体结构、特殊模块、损失函数,优化器及学习率下降策略、数据预处理和训练细节这几个方面,来对...