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AllbetGmaing手机版下载(www.aLLbetgame.us):【书讯】图像逆问题求解研究――基于深度神经网络的视角

Sunbet官网 科技 2021-07-19 15:07:36 9 0

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《图像逆问题求解研究――基于深度神经网络的视角》

作者:张墨华 著

出书日期:2021年5月

开本:16开

出书社:经济治理出书社

近年来,研究职员的研究重点转向从学习的角度去学习图像先验,凭证学习的图像统计特征来提升图像逆问题的求解性能。通过对超分辨卷积神经网络增添特征卷积层进一步增强特征提取的能力,通过低层特征和增强特征的串联操作,在取得优异性能的同时,模子参数数目有用削减;通过对反卷积天生式网络可逆求解举行理论剖析,证实接纳梯度下降对反卷积天生式网络求逆的有用性,提出扩展天生式网络局限的图像逆问题求解算法,实现扩展天生式网络局限的示意能力,提升回复图像的保真度;提出显著性指导多尺度先验融合的水下图像逆问题求解方式,更为准确地估量介质透射率;提出匹敌编码解码网络的水下图像逆问题求解模子,实现端到端的水下图像逆问题求解。

作者简介

张墨华,1979年10月生,博士,河南财经政法大学副教授,结业于战略支援军队信息工程大学软件工程专业,主要研究偏向为机械学习、图像处置。

今日书里的“阅读蹊径图”下面请看――

第1章 绪论

1.1 研究靠山与意义

1.2 图像逆问题求解手艺概述

1.3 图像逆问题求解学习模子研究现状

1.4 本书的主要研究内容和章节放置

第2章 深度神经网络图像逆问题求解的相关理论

2.1 机械学习义务

2.2 学习义务的正则化问题

2.3 人工神经网络

2.4 深度神经网络

2.5 图像逆问题求解模子

2.6 图像逆问题求解的深度学习方式

2.7 本章小结

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第3章 特征增强超分辨卷积神经网络研究

3.1 图像超分辨率方式概述

3.2 超分辨率卷积神经网络SRCNN

3.3 特征增强超分辨卷积神经网络FELSRCNN

3.4 多层特征增强超分辨卷积神经网络架构MFELSRCNN

3.5 性能评估

3.6 本章小结

第4章 基于深度天生式先验模子的图像逆问题求解

4.1 弁言

4.2 天生式网络隐向量求解剖析

4.3 天生式网络局限内图像逆问题求解方式

4.4 扩展天生式网络局限的图像逆问题求解方式

4.5 实验效果及剖析

4.6 本章小结

第5章 基于匹敌编码解码网络的水下图像逆问题求解

5.1 弁言

5.2 显著性指导多尺度先验融合的水下图像逆问题求解方式

5.3 匹敌编码解码网络的水下图像逆问题求解模子

5.4 实验及效果剖析

5.5 本章小结

第6章 总结与展望

6.1 主要功效

6.2 后续事情展望

符号界说

英文缩略语表

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