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结构门控与纹理联合引导的生成对抗壁画修复
被引量：
2
1
作者
陈永
陶美风
赵梦雪
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期1-11,共11页
现有深度学习修复方法修复壁画时,受结构和纹理影响较大,修复结果易出现结构紊乱和纹理模糊等问题.针对这些问题,提出了一种结构门控融合与纹理联合引导的生成对抗壁画修复模型.首先,构建由结构引导编码子网络和纹理引导解码子网络构成...
现有深度学习修复方法修复壁画时,受结构和纹理影响较大,修复结果易出现结构紊乱和纹理模糊等问题.针对这些问题,提出了一种结构门控融合与纹理联合引导的生成对抗壁画修复模型.首先,构建由结构引导编码子网络和纹理引导解码子网络构成的生成网络,利用结构信息引导编码,并通过门控特征增强边缘轮廓信息.然后,设计纹理引导器和方向注意力模块提取分层纹理特征,引导解码器重构修复,提高壁画的纹理一致性.最后,采用跳跃连接促进结构和纹理的特征互补,并利用谱归一化马尔科夫判别模型对抗完成壁画修复.对真实敦煌壁画数字化修复实验的结果表明:所提方法主客观评价均优于比较算法,修复结果更加清晰、自然.
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关键词
图像处理
壁画修复
结构纹理引导
方向
注意力
门控融合
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职称材料
基于注意力机制的变电站作业场景三维目标检测
被引量：
1
2
作者
高伟
何搏洋
+4 位作者
张婷
郭美青
刘军
王慧民
张兴忠
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2022年第22期157-165,共9页
在变电站场景中,作业人员与危险设备的空间距离感知是安全管控任务的基本问题。随着激光雷达和三维(3D)视觉理论的发展,3D点云目标检测可为下游空间距离度量任务提供必要的技术支撑。针对变电站场景下背景复杂、设备遮挡等因素引起的目...
在变电站场景中,作业人员与危险设备的空间距离感知是安全管控任务的基本问题。随着激光雷达和三维(3D)视觉理论的发展,3D点云目标检测可为下游空间距离度量任务提供必要的技术支撑。针对变电站场景下背景复杂、设备遮挡等因素引起的目标检测不准的问题,基于PointNet++模型,在局部特征提取阶段引入改进的注意力模块,提出了一种适用于变电站作业场景的3D目标检测网络PowerNet。首先经过两级局部特征提取,获取每个局部区域中的细粒度特征;其次通过mini-pointnet将所有局部特征编码成特征向量,得到全局特征;最后由全连接层输出预测结果。考虑到变电站点云数据中前景点与背景点数量差距较大,PowerNet采用Focal损失计算分类损失,使网络更加关注前景点特征信息。在自建数据集上的实验结果表明,PowerNet的均值平均精度(mAP)值达到0.735,高于其他模型,可直接在下游安全管控任务中应用。
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关键词
图像处理
变电站作业场景
三维目标检测
点云
通道
方向
注意力
点
方向
注意力
原文传递
题名
结构门控与纹理联合引导的生成对抗壁画修复
被引量：
2
1
作者
陈永
陶美风
赵梦雪
机构
兰州交通大学电子与信息工程学院
甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心
出处
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期1-11,共11页
基金
国家自然科学基金资助项目(61963023)
教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(19YJC760012)
兰州交通大学天佑创新团队(TY202003)。
文摘
现有深度学习修复方法修复壁画时,受结构和纹理影响较大,修复结果易出现结构紊乱和纹理模糊等问题.针对这些问题,提出了一种结构门控融合与纹理联合引导的生成对抗壁画修复模型.首先,构建由结构引导编码子网络和纹理引导解码子网络构成的生成网络,利用结构信息引导编码,并通过门控特征增强边缘轮廓信息.然后,设计纹理引导器和方向注意力模块提取分层纹理特征,引导解码器重构修复,提高壁画的纹理一致性.最后,采用跳跃连接促进结构和纹理的特征互补,并利用谱归一化马尔科夫判别模型对抗完成壁画修复.对真实敦煌壁画数字化修复实验的结果表明:所提方法主客观评价均优于比较算法,修复结果更加清晰、自然.
关键词
图像处理
壁画修复
结构纹理引导
方向
注意力
门控融合
Keywords
image processing
mural restoration
structural texture guide
orientation attention
gated fusion
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于注意力机制的变电站作业场景三维目标检测
被引量：
1
2
作者
高伟
何搏洋
张婷
郭美青
刘军
王慧民
张兴忠
机构
国网山西省电力公司互联网部
太原理工大学软件学院
出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2022年第22期157-165,共9页
基金
山西省重点研发计划项目(201803D31041)
国网山西省电力公司信息化项目(B1051C200016)。
文摘
在变电站场景中,作业人员与危险设备的空间距离感知是安全管控任务的基本问题。随着激光雷达和三维(3D)视觉理论的发展,3D点云目标检测可为下游空间距离度量任务提供必要的技术支撑。针对变电站场景下背景复杂、设备遮挡等因素引起的目标检测不准的问题,基于PointNet++模型,在局部特征提取阶段引入改进的注意力模块,提出了一种适用于变电站作业场景的3D目标检测网络PowerNet。首先经过两级局部特征提取,获取每个局部区域中的细粒度特征;其次通过mini-pointnet将所有局部特征编码成特征向量,得到全局特征;最后由全连接层输出预测结果。考虑到变电站点云数据中前景点与背景点数量差距较大,PowerNet采用Focal损失计算分类损失,使网络更加关注前景点特征信息。在自建数据集上的实验结果表明,PowerNet的均值平均精度(mAP)值达到0.735,高于其他模型,可直接在下游安全管控任务中应用。
关键词
图像处理
变电站作业场景
三维目标检测
点云
通道
方向
注意力
点
方向
注意力
Keywords
image processing
substation operation scene
three-dimensional object detection
point cloud
channeldirection attention
point-direction attention
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结构门控与纹理联合引导的生成对抗壁画修复
陈永
陶美风
赵梦雪
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
下载PDF
职称材料
2
基于注意力机制的变电站作业场景三维目标检测
高伟
何搏洋
张婷
郭美青
刘军
王慧民
张兴忠
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2022
1
原文传递
已选择
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