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SLAE-Projected GANs的煤矿井下图像生成方法
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作者 高志军 孙丽丽 +1 位作者 彭重霄 孙银焕 《黑龙江科技大学学报》 2025年第1期153-159,共7页
针对煤矿井下复杂多变的环境而无法获取高质量的煤矿井下图像的问题,提出了一种基于SLAE-Projected GANs的煤矿井下图像生成方法。采用Projected GANs网络框架,向该网络的上采样结构中注入噪声,保证模型生成图像过程中的稳定性,引入空... 针对煤矿井下复杂多变的环境而无法获取高质量的煤矿井下图像的问题,提出了一种基于SLAE-Projected GANs的煤矿井下图像生成方法。采用Projected GANs网络框架,向该网络的上采样结构中注入噪声,保证模型生成图像过程中的稳定性,引入空间注意力机制,增强模型的表征能力从而有效地提取图像的特征信息。结果表明,文中的方法生成图像的峰值信噪比、结构相似性和Frechet Inception距离分别为19.065、0.629和30.022,优于其他现有图像生成算法,能够生成更加稳定、高质量和高分辨率的煤矿井下图像,有助于图像的目标检测和图像识别。 展开更多
关键词 煤矿井下图像 图像生成 空间注意力机制 slae-projected GANs
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