CN108280814B - 基于感知损失的光场图像角度超分辨率重建方法 - Google Patents
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Abstract
Description
层 | 激活尺寸 |
输入层 | 6×36×36或12×36×36 |
卷积层1,滤波器大小64×9×9 | 64×36×36 |
残差块1,64个滤波器 | 64×36×36 |
残差块2,64个滤波器 | 64×36×36 |
残差块3,64个滤波器 | 64×36×36 |
残差块4,64个滤波器 | 64×36×36 |
输出层2,滤波器大小3×9×9 | 3×36×36 |
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Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103167578A (zh) * | 2013-04-02 | 2013-06-19 | 山东大学 | 用Hopfield 神经网络对无线传感器网络分簇的方法 |
CN103903017A (zh) * | 2014-03-26 | 2014-07-02 | 浙江大学 | 一种基于自适应软直方图局部二值模式的人脸识别方法 |
CN104008392A (zh) * | 2014-05-09 | 2014-08-27 | 南京邮电大学 | 一种基于连续最小能量表观模型的多目标跟踪方法 |
CN106683067A (zh) * | 2017-01-20 | 2017-05-17 | 福建帝视信息科技有限公司 | 一种基于残差子图像的深度学习超分辨率重建方法 |
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103167578A (zh) * | 2013-04-02 | 2013-06-19 | 山东大学 | 用Hopfield 神经网络对无线传感器网络分簇的方法 |
CN103903017A (zh) * | 2014-03-26 | 2014-07-02 | 浙江大学 | 一种基于自适应软直方图局部二值模式的人脸识别方法 |
CN104008392A (zh) * | 2014-05-09 | 2014-08-27 | 南京邮电大学 | 一种基于连续最小能量表观模型的多目标跟踪方法 |
CN106683067A (zh) * | 2017-01-20 | 2017-05-17 | 福建帝视信息科技有限公司 | 一种基于残差子图像的深度学习超分辨率重建方法 |
CN107358182A (zh) * | 2017-06-29 | 2017-11-17 | 维拓智能科技(深圳)有限公司 | 行人检测方法及终端设备 |
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《VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE一SCALE IMAGE RECOGNITION》;Karen Simonyan等;《ICLR 2015》;20151231;全文 * |
《基于深度学习的图像超分辨率复原研究进展》;孙旭等;《自动化学报》;20170531;第43卷(第5期);全文 * |
《基于深度特征学习的图像超分辨率重建》;胡长胜等;《自动化学报》;20170531;第43卷(第5期);正文第814-821页 * |
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