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摘 要:本发明提出了一种基于Attention的多特征融合的图像压缩感知重建方法,首先利用全卷积神经网络进行采样,然后使用反卷积网络进行初始重建。接下来利用不同扩张速率的扩张卷积得到不同感受野的扩张卷积核捕获图像中不同尺度的信息,得到多个尺度特征信息;在不同扩张速率的卷积通道,我们在每个通道加入了残差块,构成残差网络,通过残差网里多个跳连接来绕过大量的低频信息从而使网络专注于学习高频信息。在得到多个尺度特征信息后,使用Attention机制对输出的不同特征进行加权,更好的利用特征中更多有用信息,然后将多个特征信息进行融合完成图像的深度重建。本发明能有效提高采样效率,并使图像重建的质量得到大幅提升。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010479734.8 | 专利名称: | 一种基于Attention多特征融合的图像压缩感知重建方法 |
申请日: | 2020-05-29 | 申请/专利权人 | 湖北工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 湖北省武汉市洪山区南李路28号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06T5/50搜分类 图像压缩 压缩感知搜索 |
公开/公告日: | 2020-09-15 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN111667445A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |
2021/11/16 | 授权 | |
2020/10/13 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06T 5/50 专利申请号: 202010479734.8 申请日: 2020.05.29 |
2020/09/15 | 公开 |