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公开(公告)号：CN113344791B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202110756157.7
申请日：2021-07-05
Applicant: 中山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于空洞卷积和特征融合的双目超分辨率图像检测方法、系统及介质，包括下述步骤：将双目图像组输入经典双目图像超分辨率网络中，生成双目超分辨率图像作为负样本集，原双目图像组作为正样本集；将正负样本数据集切成图像块并随机划分训练集图像块和测试集图像块；对图像块进行预处理，转换为灰度图像，使用高通滤波器进行滤波得到滤波图像；构建双目超分辨率图像检测网络，将训练集滤波图像输入进行训练，得到训练好的网络；将测试集滤波图像输入训练好的网络中，输出概率最大的分类对应类别，得到图像检测结果。本发明直接对输入图像进行检测，适用于各种尺寸的图像检测，具有良好的检测性能，检测用时短，可实现实时检测。
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公开(公告)号：CN113344791A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110756157.7
申请日：2021-07-05
Applicant: 中山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于空洞卷积和特征融合的双目超分辨率图像检测方法、系统及介质，包括下述步骤：将双目图像组输入经典双目图像超分辨率网络中，生成双目超分辨率图像作为负样本集，原双目图像组作为正样本集；将正负样本数据集切成图像块并随机划分训练集图像块和测试集图像块；对图像块进行预处理，转换为灰度图像，使用高通滤波器进行滤波得到滤波图像；构建双目超分辨率图像检测网络，将训练集滤波图像输入进行训练，得到训练好的网络；将测试集滤波图像输入训练好的网络中，输出概率最大的分类对应类别，得到图像检测结果。本发明直接对输入图像进行检测，适用于各种尺寸的图像检测，具有良好的检测性能，检测用时短，可实现实时检测。
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