首先与srgan、esrgan、ip ‑ fsrgan的方法进行对比,本发明对ca机制模块的配置进行了如下的调整:a.在每个rb子模块之后加入n个ca模块,此处的n的初始化为5。b.在每个 rb子模块之后加入n个ca模块,此处的n的初始化为5,输出的结果为第一个ca模块之前的输入与最后一个ca模块的输出实现短连接,作为该rb子模块的最终...
针对传统的人脸超分辨率图像重建技术,人脸特征信息提取与恢复中存在特征丢失的问题,文中提出了一种基于坐标注意力机制的IP-FSRGAN人脸图像超分辨率重建算法,以帮助生成器学习到更多的人脸特征信息并合成更真实的超分辨率人脸图像.在放大倍数为4时,采用LFW数据集测试模型性能.实验结果显示,该方法与IP-FSRGAN相比,PSNR提升...
To overcome problems in resolution and to make better use of the Super-Resolution (SR) method, this paper introduces a novel method that has been derived from the Alpha Generative Adversarial Network (AlphaGAN) model, named Alpha Super Resolution Generative Adversarial Network (AlphaSRGAN). The ...
srgan 生成器结构 SRGAN(Super-Resolution Generative Adversarial Network)生成器结构是深度学习模型中的一种,用于超分辨率图像生成任务。其基本结构由以下几部分组成: 1. 特征提取网络:用于提取低分辨率图像的特征,通常采用卷积神经网络(CNN)来实现。 2. 上采样网络:用于将低分辨率图像放大至高分辨率,通常采用反卷积...
➢本章将通过SRGAN对图像超分辨率技术进行实战。3 背景与目标 ➢超分辨率（Super-Resolution，SR）技术是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像的技术，其在监控设备、卫星图像和医学影像等领域都有重要的应用价值。➢本节将介绍案例的背景、目标和项目工程结构。4 背景 ➢图像分辨率有多种定义方式，...
SRGAN率先把GAN引入到超分辨领域。了解GAN的朋友可以快速理解SRGAN:与标准的GAN结构相比,SRGAN生成器的输入不再是噪声,而是低分辨率图像;而判别器结构跟普通的GAN没有什么区别。 2.2 SRGAN的损失函数 与先前的基于深度学习的超分方法相比,SRGAN只有一个明显的变化: (生成器的)Loss函数不再单是对构建出来图片与真实高...
专利权项:1.一种融合残差密集块和卷积注意力机制的SRGAN方法,其特征在于,包含:获取待优化的图像;根据所述待优化图像,通过预先训练好的融合残差密集块和卷积注意力机制的SRGAN模型进行超分辨率重建,获取分辨率提高后的优化图像;所述融合残差密集块和卷积注意力机制的SRGAN模型的生成器的网络结构包括依次连接的浅层特征提...
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商标名称 SRGANT 国际分类 第25类-服装鞋帽 商标状态 商标注册申请 申请/注册号 39637901 申请日期 2019-07-13 申请人名称(中文) 海宁市芊茂服饰有限公司 申请人名称(英文) - 申请人地址(中文) 浙江省嘉兴市海宁市海昌街道双喜二里48号4楼 申请人地址(英文) - 初审公告期号 - 初审公告日期 2020-01-13 注...
人物简介: 一、杨小蓉担任职务:杨小蓉目前担任双流县天府锦鑫休闲茶楼法定代表人;二、杨小蓉投资情况:目前杨小蓉投资双流县天府锦鑫休闲茶楼最终收益股份为0%;老板履历 图文概览商业履历 任职全景图 投资、任职的关联公司 商业关系图 一图看清商业版图