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    發(fā)布日期: 2023-08-28
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資源簡介

深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNNs)在低層次計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域引起了廣泛的關(guān)注。通過很深的CNN網(wǎng)絡(luò)來提高性能。但隨著深度的增加,淺層的信息被忽略掉。受這樣的事實(shí)啟發(fā),我們提出了一種基于注意引導(dǎo)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ADNet)去噪方法,主要包括一個(gè)稀疏塊(SB)、一個(gè)特征增強(qiáng)塊(FEB)、一個(gè)注意塊(AB)和一個(gè)重構(gòu)塊(RB)。

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