【摘 要】
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由于现在的图像质量越来越高,现有的图像压缩技术已经不能满足目前的需求。于是使用卷积神经网络解决图像压缩成为目前热门的研究领域。但是,通过卷积神经网络训练学习后得到的网络模型不管在存储还是计算上都耗费了庞大的计算机资源。如何解决这个问题成为工业界和学术界研究的重点。本文提出一种深度卷积生成式对抗网络结构,该网络模型由卷积网络构成,可以带来比现有技术更加好的压缩效果,但是复杂的网络模型与巨大的计算量带
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由于现在的图像质量越来越高,现有的图像压缩技术已经不能满足目前的需求。于是使用卷积神经网络解决图像压缩成为目前热门的研究领域。但是,通过卷积神经网络训练学习后得到的网络模型不管在存储还是计算上都耗费了庞大的计算机资源。如何解决这个问题成为工业界和学术界研究的重点。本文提出一种深度卷积生成式对抗网络结构,该网络模型由卷积网络构成,可以带来比现有技术更加好的压缩效果,但是复杂的网络模型与巨大的计算量带来了庞大的计算机资源开销。于是,本文提出了一种网络模型的优化方法,在保证不损失网络模型原始精度且降低资源开销的前提下,通过修剪每层网络中被认为对输出精度影响很小的卷积核的方法来降低资源开销。实验表明,可以在确保原始精度的同时将原网络模型的存储降低约75%,计算量降低约50%。本文又尝试将移动网络的结构特点融合到该模型中,实验结果显示可以将该网络模型的存储降低约85%。
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灰度图像彩色化是图像处理领域的重要研究方向,在医学诊断、工业检测和军事侦查等方面具有重要的应用价值。传统的灰度图像彩色化方法需要人为干预,难以高效、批量、自动地实现彩色化。随着深度学习尤其是卷积神经网络的蓬勃发展,基于卷积神经网络的灰度图像彩色化方法成为彩色化研究的热点。为了解决传统灰度图像彩色化方法存在的缺陷,本文提出基于卷积神经网络的灰度图像彩色化方法,以实现灰度图像自动彩色化。此外,为了提升
喷涂机器人作为一个机器人行业的分支,在众多高污染高危险环境中代替了人力,随着人工成本的增加,喷涂机器人在今后时代中的地位会越来越重要。目前由于制造业的发展,各种各样的工件需要被加工,原有的喷涂模型已经不能够满足现有的要求,因此,将新的数学方法应用于机器人的喷涂领域,有着强大的经济效益和社会效益。在服装喷涂领域这一细分市场,由于服装喷涂的工艺复杂,导致喷涂机器人在这一领域应用受限,目前为止大量的服装
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