【摘 要】
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针对传统CycleGAN在图像去雾后出现模糊和颜色失真等问题,给出了一种改进CycleGAN的图像去雾网络.所提CycleGAN的生成器包括特征提取、特征融合和图像复原三个子网络.图像特征提取子网络用于提取图像的内容特征和风格特征,特征融合子网络利用两种不同的注意力机制分别对提取到的内容特征和风格特征进行融合,图像复原子网络将融合后的图像特征还原成无雾图像.与传统的CycleGAN和已有的去雾网络
【机 构】
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武汉工程大学计算机科学与工程学院,武汉工程大学智能机器人湖北省重点实验室
【基金项目】
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武汉工程大学教育创新基金(CX2019234)。
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针对传统CycleGAN在图像去雾后出现模糊和颜色失真等问题,给出了一种改进CycleGAN的图像去雾网络.所提CycleGAN的生成器包括特征提取、特征融合和图像复原三个子网络.图像特征提取子网络用于提取图像的内容特征和风格特征,特征融合子网络利用两种不同的注意力机制分别对提取到的内容特征和风格特征进行融合,图像复原子网络将融合后的图像特征还原成无雾图像.与传统的CycleGAN和已有的去雾网络相比,所提网络对合成图像和真实图像均可取得理想的去雾结果,有效解决了传统CycleGAN在图像去雾后出现
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非均衡数据(分类不均匀分布)和冗余特征的出现极大增加了数据准确分类的难度.以最优化学习算法的预测准确率为目标,结合合成少数过采样技术SMOTE,设计了一种针对非均衡数据的
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