如上所述,提出了一种基于自注意力的非对称多尺度U-net,该网络融入了自注意力机制,用于去模糊任务。 与仅基于卷积神经网络的方法或直接集成自注意力机制的方法相比,AMSA U-Net在准确性和速度之间取得了优越的平衡,可以在扩大模型感受野的同时提高计算效率,从而实现有效的去模糊。 解码器将多尺度特征融合结果作为输入,通过融合自注意力机制
为提取图像的深层语义信息,提高图像去模糊的性能,提出密集多接受域模块.密集多接受域通道模 块,由 4 个多接受域通道块和 1 个瓶颈层组成.通过多接受域通道块来提取图像的语义特征, 再用瓶颈层来减少特征输入的数量,来提高模型的紧凑性和计算效率.用密集连接的方式,来加强图像特 征的传递,更加有效地利用图像特征...
专利摘要显示,本发明公开一种复杂场景下图像清晰化方法,包括:步骤1、图像采集和数据预处理,将复杂环境下图片信息转换为图像数据集;步骤2、设置逆向模型,图像模糊化视为一种扩散过程,采用DPM扩散概率模型算法作为图像清晰化模型;步骤3、模型参数估计和逆向优化,逆向扩散过程建模马尔科夫链,利用U-net神经网络训练模型;步骤...
为了解决上述问题,提出了一种基于自注意力的非对称多尺度U-Net(AMSA-UNet)来提高去模糊方法在准确性和计算复杂度方面的性能。通过引入多尺度U形结构,网络可以在全局层面关注模糊区域,并在局部层面更好地恢复图像细节。 为了克服传统卷积方法在捕捉信息长距离依赖方面的限制,在主干网络的解码器部分引入了自注意力机制,...
传统的单尺度U-Net在去模糊过程中常常会导致空间信息的丢失,这影响了去模糊的准确性。此外,由于卷积方法在捕捉长距离依赖方面的局限性,恢复图像的质量下降。 为了解决上述问题,提出了一种基于自注意力的非对称多尺度U-Net(AMSA-UNet)来提高去模糊方法在准确性和计算复杂度方面的性能。通过引入多尺度U形结构,网络可...