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基于双路编解码器的卷积神经网络在低照度图像增强和超分辨率中的研究
被引量：
2
1
作者
刘畅
姜竹青
李凯
《广播与电视技术》
2022年第3期50-55,共6页
本文以高清户外直播技术为切入点,针对夜晚场景下受光照条件限制直播画面亮度低、不清晰的问题,提出了一种基于双路编解码器的卷积神经网络,应用于低照度图像增强和超分辨率,有效提升了户外直播的画面质量,降低了对传输带宽的需求,有利...
本文以高清户外直播技术为切入点,针对夜晚场景下受光照条件限制直播画面亮度低、不清晰的问题,提出了一种基于双路编解码器的卷积神经网络,应用于低照度图像增强和超分辨率,有效提升了户外直播的画面质量,降低了对传输带宽的需求,有利于提升户外直播的用户体验。
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关键词
低照度图像增强
超分辨率
卷积神经网络
双路编解码器
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职称材料
基于序列标注反馈模型的方面信息提取方法
被引量：
1
2
作者
范守祥
姚俊萍
+1 位作者
李晓军
马可欣
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第9期2643-2649,共7页
针对已有方面信息提取方法存在信息利用效率低、易受错误传递影响的问题,提出一种基于编码器-解码器架构的序列标注反馈模型,将文本分类特征分为语义特征、词性特征、依赖特征3类,通过双路编解码、门控机制,将语义、词性、标签等信息多...
针对已有方面信息提取方法存在信息利用效率低、易受错误传递影响的问题,提出一种基于编码器-解码器架构的序列标注反馈模型,将文本分类特征分为语义特征、词性特征、依赖特征3类,通过双路编解码、门控机制,将语义、词性、标签等信息多次融合,获取并提高最终特征表示能力;为降低错误传递问题对模型性能的不良影响,提出数据增强与反馈方法,将模型判断错误的样本经变换后生成新样本,反馈到训练样本集合中并融入下一轮训练流程,提高模型对各种语言现象的识别接受能力。在两个数据集上进行实验并与现有方法进行对比,实验结果表明,该方法能有效强化信息利用水平,降低错误传递问题的影响,具有更好的性能。
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关键词
方面提取
深度学习
数据增强
双路编解码
信息融合
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职称材料
一种基于双分支改良编解码器的图像去噪算法
被引量：
2
3
作者
亓法国
张海洋
+2 位作者
柳淳
赵长明
张子龙
《应用光学》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期956-964,共9页
针对传统图像去噪算法多噪声去除难,深层卷积神经网络去噪模型网络复杂、训练时间长等问题,提出一种基于自编码器结构的双分支改良编解码网络,实现高效图像去噪。双分支结构之一采用降-升采样实现点噪声消除,另一分支专注于宏观的图像...
针对传统图像去噪算法多噪声去除难,深层卷积神经网络去噪模型网络复杂、训练时间长等问题,提出一种基于自编码器结构的双分支改良编解码网络,实现高效图像去噪。双分支结构之一采用降-升采样实现点噪声消除,另一分支专注于宏观的图像修复和伪像去除,后端利用残差结构进行整合,实现数字图像混合噪声去噪。实验结果显示:对于含有标准差为15,均值为0的高斯噪声、噪声密度为5%的椒盐噪声和散粒噪声的混合噪声图像测试集,实验去噪效果相较于输入混合噪声图像峰值信噪比,平均提升了5.3%。与12层全卷积神经网络相比,去噪效果相当,训练速度提升了25.4%,体现了其"轻量级"的优点。实验表明:该方法相较于深层卷积神经网络,训练速度快,网络简单;相较于传统图像去噪算法,噪声去除效果也较为明显。该算法可应用于轻量级视觉平台后端去噪。
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关键词
图像去噪
双分支编解码
残差
轻量级
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职称材料
题名
基于双路编解码器的卷积神经网络在低照度图像增强和超分辨率中的研究
被引量：
2
1
作者
刘畅
姜竹青
李凯
机构
北京邮电大学人工智能学院
出处
《广播与电视技术》
2022年第3期50-55,共6页
基金
国家重点研发计划(2019YFC1511404)
国家自然科学基金(62002026)资助。
文摘
本文以高清户外直播技术为切入点,针对夜晚场景下受光照条件限制直播画面亮度低、不清晰的问题,提出了一种基于双路编解码器的卷积神经网络,应用于低照度图像增强和超分辨率,有效提升了户外直播的画面质量,降低了对传输带宽的需求,有利于提升户外直播的用户体验。
关键词
低照度图像增强
超分辨率
卷积神经网络
双路编解码器
Keywords
Low-light
image
enhancement
Super-resolution
Convolutional
neural
network
dual
codec
分类号
TP37 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于序列标注反馈模型的方面信息提取方法
被引量：
1
2
作者
范守祥
姚俊萍
李晓军
马可欣
机构
火箭军工程大学
[
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第9期2643-2649,共7页
文摘
针对已有方面信息提取方法存在信息利用效率低、易受错误传递影响的问题,提出一种基于编码器-解码器架构的序列标注反馈模型,将文本分类特征分为语义特征、词性特征、依赖特征3类,通过双路编解码、门控机制,将语义、词性、标签等信息多次融合,获取并提高最终特征表示能力;为降低错误传递问题对模型性能的不良影响,提出数据增强与反馈方法,将模型判断错误的样本经变换后生成新样本,反馈到训练样本集合中并融入下一轮训练流程,提高模型对各种语言现象的识别接受能力。在两个数据集上进行实验并与现有方法进行对比,实验结果表明,该方法能有效强化信息利用水平,降低错误传递问题的影响,具有更好的性能。
关键词
方面提取
深度学习
数据增强
双路编解码
信息融合
Keywords
aspect
extraction
deep
learning
data
enhancement
dual
codec
information
fusion
分类号
TP391 [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
一种基于双分支改良编解码器的图像去噪算法
被引量：
2
3
作者
亓法国
张海洋
柳淳
赵长明
张子龙
机构
北京理工大学光电学院
出处
《应用光学》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期956-964,共9页
基金
国防科工局重大基础科研项目(JCKY2016201A601)。
文摘
针对传统图像去噪算法多噪声去除难,深层卷积神经网络去噪模型网络复杂、训练时间长等问题,提出一种基于自编码器结构的双分支改良编解码网络,实现高效图像去噪。双分支结构之一采用降-升采样实现点噪声消除,另一分支专注于宏观的图像修复和伪像去除,后端利用残差结构进行整合,实现数字图像混合噪声去噪。实验结果显示:对于含有标准差为15,均值为0的高斯噪声、噪声密度为5%的椒盐噪声和散粒噪声的混合噪声图像测试集,实验去噪效果相较于输入混合噪声图像峰值信噪比,平均提升了5.3%。与12层全卷积神经网络相比,去噪效果相当,训练速度提升了25.4%,体现了其"轻量级"的优点。实验表明:该方法相较于深层卷积神经网络,训练速度快,网络简单;相较于传统图像去噪算法,噪声去除效果也较为明显。该算法可应用于轻量级视觉平台后端去噪。
关键词
图像去噪
双分支编解码
残差
轻量级
Keywords
image
denoising
dual
branch
codec
resi
dual
lightweight
分类号
TN201 [电子电信—物理电子学]
TP391.4 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于双路编解码器的卷积神经网络在低照度图像增强和超分辨率中的研究
刘畅
姜竹青
李凯
《广播与电视技术》
2022
2
下载PDF
职称材料
2
基于序列标注反馈模型的方面信息提取方法
范守祥
姚俊萍
李晓军
马可欣
《计算机工程与设计》
北大核心
2020
1
下载PDF
职称材料
3
一种基于双分支改良编解码器的图像去噪算法
亓法国
张海洋
柳淳
赵长明
张子龙
《应用光学》
CAS
CSCD
北大核心
2020
2
下载PDF
职称材料
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