摘要：如今,利用合成的成对数据集训练的有监督模型泛化能力弱,在多变的实际水下环境中表现不佳,而无监督模型虽摆脱了成对数据集的依赖,但生成图像可能因缺少特征信息导致图像视觉质量较差。故以循环生成对抗网络为架构,提出多特征选择与双向残差融合的水下图像增强方法。一方面,设计以混合注意力为基础的多特征选择模块对水下图像的多种特征进行选择,再由双向残差融合对传统U型跳跃连接进行优化,使图像特征高效表达,有效恢复水下图像的纹理与色彩。另一方面,在判别器中引入混合注意力并提出内容感知损失和风格感知损失,保证增强图像在全局内容、局部纹理、风格特征等方面和清晰图像一致。与现有的无监督和有监督模型相比较,该模型PSNR分别提高了6%和2%,SSIM分别提高了4%和3%,对水下图像有着显著的增强效果,在色彩真实度和饱和度上相比其他现有方法更加优秀。

摘要：湖南省张家界市永定区是全国休闲农业与乡村旅游示范区,具有发展休闲农业的重要优势。基于SWOT矩阵模型分析“互联网+”背景下张家界市永定区休闲农业的发展优势、劣势、机遇及威胁,结果发现:共性上,张家界市永定区绝大多数休闲农业经营主体缺乏与互联网的融合;个性上,永定区休闲农业经营主体面临各种不同的突出问题。基于研究结果,提出张家界“SO、WO、ST、WT”这4大类型休闲农业经营主体因地制宜打造自身特色,拓宽业务范围,克服突出困难,实现高质量发展的建议。