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计算机软件及计算机应用
基于BP-Net网络结构的图像去雾算法研究
神经网络已被大量应用于图像去雾领域,并取得了较好的效果。但是一般用于去雾的神经网络的深度较深且结构复杂,不利于其在嵌入式平台上的部署。提出了一种基于基础块堆叠的架构,BP-Net(Block Piled Network)。并分别尝试用残差块与信息蒸馏网络(IDN)的信息蒸馏块作为网络中的基础块。此外,采用感知损失函数进行网络训练。训练结果在SOTS测试集上的平均PSNR与SSIM值分别达到了33.15 dB与0.977 2。此外,在大幅缩减基础块数量后,网络去雾效果也有良好表现。
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光学与光电技术
2020年06期
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