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...
x 为输入特征;*为卷积操作;w 为卷积层,上标为扩张卷积大小,下标为卷积核大小;LK 为 Leaky ReLU 激活函数;cat 为连接操作;R 为融合特征;δ为 Sigmoid 激活函数;Out 为多接受域通道块的输出. 参考文献:一种基于 U-Net 的图像去模糊方法 发布于 2022-11-08 10:48・IP 属地北京 ...
本发明涉及图像去运动模糊技术领域,具体涉及一种基于改进U‑Net模型的去图像运动模糊方法,所述改进U‑Net模型由深度可分离卷积、深度可分离残差卷积、哈尔小波变换、哈尔小波逆变换、密集多接受域通道模块组成,网络中的卷积核为3×3,激活函数为Leaky ReLU。使用深度可分离卷积和残差卷积代替标准卷积,减少模型计算量和...
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...
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...