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2.
视频超分辨率是根据给定的低分辨率视频序列恢复其对应的高分辨率视频帧的过程。近年来,VSR在深度学习的驱动下取得了重大突破。为了进一步促进VSR的发展,文中对基于深度学习的VSR算法进行了归类、分析和比较。首先,根据网络结构将现有方法分为两大类,即基于迭代网络的VSR和基于递归网络的VSR,并对比分析了不同网络模型的优缺点。然后,全面介绍了VSR数据集,并在一些常用的公共数据集上对已有算法进行了总结和比较。最后,对VSR算法中的关键问题进行了分析,并对其应用前景进行了展望。 相似文献
3.
近年来,深度神经网络(DNNs)在许多人工智能任务中取得卓越表现,例如计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP).然而,网络设计严重依赖专家知识,这是一个耗时且易出错的工作.于是,作为自动化机器学习(AutoML)的重要子领域之一,神经结构搜索(NAS)受到越来越多的关注,旨在以自动化的方式设计表现优异的深度神经网络模型.全面细致地回顾神经结构搜索的发展过程,进行了系统总结.首先,给出了神经结构搜索的研究框架,并分析每个研究内容的作用;接着,根据其发展阶段,将现有工作划分为4个方面,介绍各阶段发展的特点;然后,介绍现阶段验证结构搜索效果经常使用的数据库,创新性地总结该领域的规范化评估标准,保证实验对比的公平性,促进该领域的长久发展;最后,对神经结构搜索研究面临的挑战进行了展望与分析. 相似文献
4.
单帧图像超分辨率重建是指利用一幅低分辨率图像,通过相应的算法来获取一幅高分辨率图像的技术。提出了一种基于 非负邻域嵌入和 非局部正则化 的单帧图像超分辨率重建算法,以弥补传统邻域嵌入算法的不足。在训练阶段,首先对低分辨率图像预放大2倍,以保证在放大倍数较大时,高、低分辨率图像块之间的邻域关系也能得到较好的保持;在重建阶段,使用非负邻域嵌入来有效地解决近邻数的选取问题;最后利用图像块的非局部相似性构造非局部正则项对重建结果进行修正。实验结果表明,相对于传统算法,本方法的重建结果纹理丰富、边缘清晰。 相似文献
5.
6.
基于PSVM的主动学习肿块检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
肿块区域通常形态各异、差异性较大,并且与正常组织相比没有明显的区别,严重影响了肿块自动检测系统的性能.为了能够有效地提高乳腺X线图像中肿块的检测灵敏度,通过引入包含了样本间相互制约关系的具有成对约束的SVM (PSVM)算法,提出了一种基于PSVM 的主动学习机制.其中,由系统根据样本的不确定性和相互之间的特征匹配距离,主动选择应该反馈给训练集的成对样本.实验结果表明,这种基于PSVM的主动学习方法,能够充分利用样本所包含的信息,使得检测方法具有更好的推广能力和检测性能. 相似文献
7.
8.
双重迭代变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种新的自适应卡尔曼滤波算法。该算法假设系统过程噪声方差和量测噪声方差之间存在的函数关系已知,两种噪声方差随着时间变化且均未知。先令当前时刻的过程噪声方差等于前一时刻的过程噪声方差,通过变分贝叶斯近似的方法,在卡尔曼滤波框架下迭代求解当前时刻的量测噪声方差和状态估计,再利用假设中的函数关系获得新的过程噪声方差。对上述过程多次迭代,最终获得状态估计及协方差。仿真实验结果表明,该算法具有较高的滤波精度;在假设条件不确知的情况下仍具有较强的鲁棒性。 相似文献
9.
10.
针对目前基于图像不变特征水印算法不能同时有效抵抗常规图像处理和几何攻击这一问题,提出了一种基于局部Tchebichef矩(LTMs)的图像水印新算法。首先,利用Harris-Laplace检测算子提取载体图像多尺度空间中的特征点,并通过特征选择策略获得稳定且分离的局部圆形特征区域;然后,结合主方向对齐,得到具有旋转、缩放和平移(RST)不变性的局部圆形特征区域;最后,计算局部特征区域的Tchebichef矩,采用量化调制Tchebichef低阶矩幅值将水印嵌入到局部特征区域中。实验结果表明,本文算法在获得很好的不可见性的同时,对常规图像处理、几何攻击及组合攻击具有较好的鲁棒性。 相似文献