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申请/专利权人：西北工业大学
摘要：本发明涉及一种基于离散先验编码的本质图像提取网络及本质图像提取方法，首先，利用离散编码的方法构建离散码本，对本质特征进行建模编码，其中，为了解决离散码本建模编码特征信息不完善和无关离散元素干扰的问题，提出多尺度离散码本建模方案以及基于索引日志的离散元素筛选机制。其次，针对本质图像的解码重构过程，为了使得先验知识更好的指导相关特征的选择，提出了自注意力和交叉注意力迭代的注意力模块，对原始图像的相关特征不断进行增强和替换。在MPI数据集上，本文相比其他方法的最优结果的反射图重构均方误差降低了60.65％，在ShapeNet数据集上，本文相比其他方法的最优结果的结构不相似度误差降低49.11％。
主权项：1.一种基于离散先验编码的本质图像提取网络，其特征在于包括输入端并联的本质图像分解网络反射图分支和本质图像分解光照图分支，本质图像分解网络反射图分支输出本质图像的反射图，本质图像分解光照图分支输出本质图像的光照图；所述本质图像分解网络反射图分支包括并联的反射图注意力模块和反射自注意力模块；所述本质图像分解光照图分支包括并联的光照图注意力模块和光照自注意力模块。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 基于离散先验编码的本质图像提取网络及本质图像提取方法
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