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基于超深残差通道注意力网络的图像压缩感知重构
文献摘要：
提出了一种基于超深残差通道注意力网络的图像压缩感知重构算法.超深残差通道注意力网络的重构部分由多个残差组组成,每个残差组包含一个长连接和一组带有短连接的残差块.长连接结构能够有效传播丰富的低频信息,使主干网络专注于学习高频信息.在残差块中引入通道注意力机制,通过考虑通道间的相互依赖性来自适应地重新划分通道特征,从而达到强化重要特征的效果.实验表明,该算法能够有效提升图像压缩感知的重构精度.
文献关键词：
压缩感知;图像重构;残差组;通道注意力
中图分类号：
作者姓名：
袁文杰;田金鹏;杨洁
作者机构：
上海大学通信与信息工程学院,上海200444
文献出处：
引用格式：
[1]袁文杰;田金鹏;杨洁-.基于超深残差通道注意力网络的图像压缩感知重构)[J].应用科学学报,2022(06):887-895
A类：
B类：
超深,残差通道注意力,注意力网络,图像压缩感知,重构算法,分由,残差组,组组,长连接,残差块,连接结构,有效传播,低频信息,主干网络,通道注意力机制,相互依赖性,重新划分,通道特征,图像重构
AB值：
0.280566
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