注意力引导特征增强的单图像去雾

何胜敏; 陈志翔

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注意力引导特征增强的单图像去雾

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CNN网络深度的增加,导致计算成本急剧提升,且深层网络不能充分利用浅层特征.针对这个问题,提出了注意力机制引导下的特征增强网络(AGFENet),主要包括扩展卷积块(DVB)、特征增强块(FEB)和注意块(AB).DVB采用扩张卷积来扩大卷积核的感受野,有效降低网络深度,权衡性能和效率.FEB使浅层特征信息更多地流向深层网络,提高网络特征表达能力.AB引导FEB与DVB进行注意力机制处理,对厚薄雾区域采取不同的计算权重,充分提取图像厚雾的信息.实验表明,AGFENet的网络层数有效降低,针对合成和真实有雾图像集,定量和定性评价表现均较好.

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来源
《漳州师范学院学报（自然科学版）》 |2021年第3期|55-61|共7页
作者
何胜敏; 陈志翔;
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作者单位

闽南师范大学计算机学院福建漳州363000;

数据科学与智能应用福建省高校重点实验室福建漳州363000;

闽南师范大学物理与信息工程学院福建漳州363000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
图像去雾; CNN深度; 扩张卷积; 注意力机制;

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