当前位置: 首页 > news >正文

Pytorch实现之SRGAN+CBAM的结构设计

简介

简介:在SRGAN的残差连接中加入了CBAM注意力机制,同时设计了四类损失来训练。

论文题目:Super-resolution Generative Adversarial Networks Based on Attention Model(基于注意力模型的超分辨率生成对抗网络)

会议:2020 IEEE第六届计算机与通信国际会议

摘要:基于注意力模型的超分辨率生成对抗网络超分辨率重建的目的是将一张或多张低分辨率图像重建成一张高分辨率图像。 在本文中,我们提出了一种改进的基于注意力模型的超分辨率生成对抗网络。 在生成式对抗网络(GAN)中,注意模型可以用来提取重要特征,抑制不重要特征,从而保证网络重构的质量,优化生成器的网络结构。 实验结果表明,在Set5数据集上,使

http://www.dtcms.com/a/49154.html

相关文章:

  • 【Java反序列化测试】
  • C++初阶——入门基础1
  • 探秘基带算法:从原理到5G时代的通信变革【二】Viterbi解码
  • 关于C/C++的输入和输出
  • MySQL 8 C++ 源码解析:EXPLAIN 实现机制
  • 【嵌入式】MQTT
  • 深入探索DeepSeek开源之旅:开源Week全程解析
  • RHCE9.0版本笔记3:创建、查看和编辑文本文件
  • Qt QMenu 使用详解
  • AI+ERP:智能时代的双刃剑,从技术狂欢到价值落地的长征-亿发
  • 【前端场景题】如何应对页面请求接口的大规模并发问题
  • 【AI深度学习基础】Pandas完全指南入门篇:数据处理的瑞士军刀 (含完整代码)
  • 一个大型应用的云原生一般有多少个服务?
  • QT study DAY2
  • 【Qt QML】定时器(Timer)
  • DeepSeek搭配Excel,制作自定义按钮,实现办公自动化!
  • 下载b站视频音频
  • Linux 的at定时任务
  • 【Python 数据结构 2.时间复杂度和空间复杂度】
  • doOnNext() vs flatMap():区别与适用场景
  • 如何使用go本地编译caddy插件
  • JQuery学习笔记,点击按钮加载更多的图片
  • C++入门基础知识1
  • 零基础学习Python之循环详解:从入门到实践_我的学习Python记录11
  • 网络安全架构三明治
  • Spring面试题总结
  • 剪映5.9版本——免费字幕识别功能的全能解决方案
  • 2025 聚合易支付完整版PHP网站源码
  • 【算法】acwing算法基础875. 快速幂
  • ArcGIS Pro应用指南:如何为栅格图精确添加坐标信息