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低分辨率随机遮挡人脸图像的超分辨率修复: 收藏
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引用; 《电子与信息学报》2024年第8期46卷 3343-3352页; 作者：任坤李峥瑱桂源泽范春奇栾衡北京工业大学信息学部人工智能与自动学院北京市100124 北京工业大学数字社区教育部工程研究中心北京市100124 北京工业大学城市轨道交通北京实验室北京市100124 中国民航信息网络股份有限公司北京市101300; 针对低分辨率随机遮挡人脸图像,该文提出一种端到端的4倍超分辨率修复生成对抗网络(SRIGAN)。SRIGAN生成网络由编码器、特征补偿子网络和含有金字塔注意力模块的解码器构成;判别网络为改进的Patch判别网络。该网络通过特征补偿子网络和...; 针对低分辨率随机遮挡人脸图像,该文提出一种端到端的4倍超分辨率修复生成对抗网络(SRIGAN)。SRIGAN生成网络由编码器、特征补偿子网络和含有金字塔注意力模块的解码器构成;判别网络为改进的Patch判别网络。该网络通过特征补偿子网络和两阶段训练策略有效学习遮挡区域的缺失特征,通过在解码器中引入金字塔注意力模块和多尺度重建损失增强信息重构,从而实现低分辨率随机遮挡图像与4倍高分辨率完整图像的映射。同时,通过损失函数设计和改进Patch判别网络,确保网络训练的稳定性,提升生成网络性能。对比实验和模块验证实验验证了该算法的有效性。; 来源：详细信息评论

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