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摘要:
深度卷积生成对抗网络的超分辨任务包括生成网络和判别网络建模过程.实现分为寻找到低分辨图与高分辨图之间的关系模型和利用量化后的关系将低分辨图像通过恢复生动纹理和颗粒细节达到高分辨图两步.方法重建的图像可为高精度的目标检测提供保障.
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分类
基于金字塔式双通道卷积神经网络的深度图像超分辨率重建
深度图像
超分辨率重建
双通道卷积神经网络
金字塔式网络结构
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于深度卷积生成对抗网络模型的超分辨数据重建
来源期刊 数字技术与应用 学科 工学
关键词 深度卷积 生成对抗网络 超分辨重建 低分辨图像 高分辨图像
年,卷(期) 2018,(6) 所属期刊栏目 应用研究
研究方向 页码范围 75,77
页数 2页 分类号 TP391.41
字数 1404字 语种 中文
DOI 10.19695/j.cnki.cn12-1369.2018.06.44
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 宋俊芳 西藏民族大学信息工程学院 32 27 2.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
深度卷积
生成对抗网络
超分辨重建
低分辨图像
高分辨图像
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
数字技术与应用
月刊
1007-9416
12-1369/TN
16开
天津市
6-251
1983
chi
出版文献量(篇)
20434
总下载数(次)
106
总被引数(次)
35701
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