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针对现有生成模型难以直接从复杂语义标签生成高分辨率图像的问题,提出了融合语义标签和噪声先验的生成对抗网络(SLNP-GAN)。首先,直接输入语义标签(包含形状、位置和类别等信息),使用全局生成器对其进行编码,并结合噪声先验来学习粗粒度的全局属性,初步合成低分辨率图像;然后,基于注意力机制,使用局部细化生成器来查询低分辨率图像子区域对应的高分辨率子标签,获取细粒度信息,从而生成纹理清晰的复杂图像;最后,采用改进的引入动量的Adam算法(AMM)算法来优化对抗训练。实验结果表明,与现有方法text2img相比,所提方法的像素精确度(PA)在COCO_Stuff和ADE20K数据集上分别提高了23.73%和11.09%;相较于Adam算法,AMM算法收敛速度提升了约一倍,且损失值波幅较小。可见,SLNP-GAN能高效地获取全局特征和局部纹理,生成细粒度、高质量的图像。 相似文献
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反应堆堆芯吊篮的振动反映了吊篮及相关堆内构件的振动情况与设备稳定性,是评估反应堆安全运行的重要依据。本文采用中子噪声技术和信号时频域分析方法,重点研究了堆芯吊篮壳型振动特性,通过分析某核电厂特定机组近几年的监测数据,获得堆芯吊篮壳型振动模态参数的变化趋势。结果表明,在每个燃料周期内,吊篮壳型振动频率有逐渐变小趋势,每经历一次大修后,振动中心频率基本恢复至上一个燃料循环的初始振动频率处。研究结果有助于了解堆芯吊篮在多个燃料循环周期内壳型振动的特性和成因,为堆芯吊篮早期故障诊断奠定基础。 相似文献
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针对大面积区域的多时相遥感影像变化检测的需求,提出了一种基于最小噪声分离(MNF)的Canny边缘检测提取影像变化信息的检测方法。对多时相影像采用多种变换组合成具有多维波段信息的影像,采用最小噪声分离法分离噪声并得到单波段差异图,通过Canny边缘检测法计算梯度幅值,采用高低双阈值法细化边缘,从而提取差异图变化边缘,有效突出了变化信息。以1995年和2003年加扎勒河的两期遥感影像为例,利用两时相影像进行土地覆被变化检测。实验结果表明,该方法适用于监测大面积区域内地物的突变情况。在数据基础上进行最小噪声分离可以有效解决传统Canny边缘检测提取边缘时造成的伪边缘现象,同时采用高低双阈值法有效去除伪边缘点,从而获得更加精确、直观的变化检测效果,在自然地理变化监测、地理国情灾害监测等有很好的应用价值。 相似文献