科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
为了提高光纤环绕制图像的分辨率并减轻深度学习模型带来的内存和计算开销，提出了一种能够同时提取梯度信息和图像信息的双分支网络，利用轻量级残差块快速轻量的优势来提取网络路径中的图像特征，还引入了多阶段残差特征迁移机制。在梯度信息和特征迁移的共同作用下，网络可以保留丰富的几何结构信息，使重构图像的边缘细节更加清晰。实验结果表明，该模型以较少的参数和0.018 s的运行时间实现了优越的性能，在2×、3×和4×的比例因子下，峰值信噪比分别为44.08 dB、41.35 dB和38.97 dB，结构相似性指数分别为0.985 8、0.979 3和0.976 9，均优于其他现有方法，为后续的光纤环质量检测提供了强有力的保障。
- 单位
