【摘 要】
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本文提出了用于彩色图像压缩感知重建的深度残差卷积神经网络(DR2-CI-Net)。网络同时处理整张三通道图像的采样、初始化及重建,让三通道联合采样及联合重建变得更加高效。并引入残差学习机制,叠加多层卷积神经网络模块,并进一步引入迭代层自学习贡献因子,让网络学习到当前层对最终重建图像的贡献因子。大量实验数据表明,本文所提方法在公开数据集上获得了较大的性能提升。
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本文提出了用于彩色图像压缩感知重建的深度残差卷积神经网络(DR2-CI-Net)。网络同时处理整张三通道图像的采样、初始化及重建,让三通道联合采样及联合重建变得更加高效。并引入残差学习机制,叠加多层卷积神经网络模块,并进一步引入迭代层自学习贡献因子,让网络学习到当前层对最终重建图像的贡献因子。大量实验数据表明,本文所提方法在公开数据集上获得了较大的性能提升。
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