公开(公告)号：CN112116527A

公开(公告)日：2020-12-22

申请号：CN202010940661.8

申请日：2020-09-09

Applicant: 北京航空航天大学杭州创新研究院

Inventor： 刘庆杰 ,  傅泽华 ,  王蕴红 ,  刘一郎

IPC: G06T3/40

Abstract: 本发明涉及一种基于级联网络框架的图像超分辨率方法、级联网络，基于基础超分辨率网络，获取目标图像的初步上采样结果；基于细节精修网络，根据初步上采样结果，获取超分辨率图像结果。其两个网络级联，将面向峰值信噪比的任务和面向主观感受的任务分开，由两个模型分别处理，基础超分辨率网络首先完成初步的上采样，这个初步上采样的结果很大程度上和原始高分辨率图像保证了内容一致性，接下来将初步上采样的结果送入精修网络来进一步改善感官损失，精修网络有了初步上采样结果的输入保证了整个超分辨率结果不会过度牺牲内容一致性，并且在初步上采样结果上精修减轻了精修网络和判别器的训练难度加快了训练速度，有效地缓解了现有模型的问题。

公开(公告)号：CN112084868A

公开(公告)日：2020-12-15

申请号：CN202010794525.2

申请日：2020-08-10

Applicant: 北京航空航天大学

Inventor： 刘庆杰 ,  高广帅 ,  王蕴红

IPC: G06K9/00 ,  G06T7/60 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的遥感图像中目标计数方法，在VGG16的基础上融合了注意力机制，尺度金字塔和可变形卷积的特性，由三个级联的阶段组成：前端网络的特征提取，中端网络的尺度融合以及后端网络的密度图的生成。通过本发明的技术方案，能够很好地解决遥感图像中密集目标计数任务中存在的目标尺度多样性、复杂混乱的背景干扰以及目标方向任意性的问题。