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青海师范大学:未来互联网中高质量图像修复的两级生成网络

论论资讯 | 2023-03-01 3热度

Electronics (Switzerland)

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Two-Stage Generator Network for High-Quality Image Inpainting in Future Internet

Zhao P.; Zhang D.; Geng S.; Zhou M.

Published:2023-03-01
DOI:10.3390/electronics12061490

研究背景

在未来互联网时代,图像修复是一个重要的话题。然而,由于涉及大量的模型参数,传统的图像修复方法可能会导致不足的边缘一致性和降低图像质量。因此,如何提高图像修复的清晰度和质量成为了当前研究领域存在的问题。

研究内容

本文提出了一种基于两阶段变压器的高分辨率图像修复方法,以解决以上问题。该模型包括一个粗糙生成器网络和一个细致生成器网络。引入自注意机制来指导网络层之间的高阶语义转换,加速前向传播并降低计算成本。在细致网络中应用自适应多头注意机制来控制特征的输入,以减少训练过程中的冗余计算。通过将金字塔和感知融合作为生成器网络的损失函数,提高模型的效率。与Pennet、GapNet和Partial的比较表明,本文提出的方法在减少参数规模和提高修复图像的分辨率和纹理细节方面具有重要意义。

研究意义

本文提出的两阶段生成网络方法具有以下创新点和:一是引入自注意机制和自适应多头注意机制,提高了图像修复的清晰度和质量;二是将金字塔和感知融合作为生成器网络的损失函数,提高了模型的效率;三是在参数规模和修复图像的分辨率和纹理细节方面,与现有方法相比具有显著的优势。这些成果为未来互联网时代的图像修复提供了新的思路和方法,具有重要的实际应用价值。

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