聯(lián)合圖像層級(jí)特征的壓縮感知迭代重構(gòu)
光學(xué)精密工程
頁(yè)數(shù)： 14 2024-07-25
摘要： 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks,CNN）的圖像壓縮感知重構(gòu)算法難以捕捉高分辨率圖像的長(zhǎng)距離依賴關(guān)系，采用Transformer雖能解決該問(wèn)題，但網(wǎng)絡(luò)參數(shù)量和圖像重構(gòu)時(shí)間成倍增長(zhǎng)?；诖?，本文提出了一種聯(lián)合圖像層級(jí)特征的壓縮感知迭代重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)（Combining Image Hierarchical-Feature Network,CH... （共14頁(yè)）
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