【摘 要】
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视频复原的目标是从给定的退化视频序列中把潜在的高质量视频复原出来。现有的视频复原方法主要集中在如何有效地找到相邻帧之间的运动信息,然后利用运动信息建立相邻帧之间的匹配。与这些方法不同,文中提出了基于深度学习特征匹配的方法来解决视频超分辨率问题。首先,通过深度卷积神经网络计算出相邻帧之间的运动信息;然后,采用一个浅层深度卷积神经网络从输入的视频帧中提取特征,基于估计到的运动信息,将浅层深度卷积神经网
【基金项目】
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国家自然科学基金(61872421)。
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视频复原的目标是从给定的退化视频序列中把潜在的高质量视频复原出来。现有的视频复原方法主要集中在如何有效地找到相邻帧之间的运动信息,然后利用运动信息建立相邻帧之间的匹配。与这些方法不同,文中提出了基于深度学习特征匹配的方法来解决视频超分辨率问题。首先,通过深度卷积神经网络计算出相邻帧之间的运动信息;然后,采用一个浅层深度卷积神经网络从输入的视频帧中提取特征,基于估计到的运动信息,将浅层深度卷积神经网络提取到的特征匹配到中间视频帧对应的特征中,并将得到的特征进行有效融合;最后,采用一个深度卷积神经网络重
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基于深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)的自动调制识别(Automatic Modulation Recognition,AMR)模型具有特征自提取、识别精度高、人工干预少的优势。但是,业界在设计面向AMR的DNN(AMR-oriented DNN,ADNN)模型时,往往仅关注识别精度,而忽视了对抗样本可能带来的安全威胁。为此,文中从人工智能安全的角度出发,探究了对抗样本对ADNN模型的安全威胁,并提出了一种新颖的基于特征梯度的对抗攻击方法。相比传统标签梯度的攻击方式,特征梯度攻
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