残差学习论文

论文摘要将理想高分辨率多光谱图像与遥感融合结果之间的残差视为广义噪声,提出了基于深度残差去噪网络(DnCNN)的遥感融合图像质量提升算法。通过DnCNN学习固定融合算法中细节丢...

论文摘要气候变化的影响是全方位、多层次、多尺度的,其负面影响往往更受关注。地球系统模型（EarthSystemModels）,是基于物理现象的,运行在大量超级计算机上的,数值模...

论文摘要高质量地震资料是地层成像和解释的基础,但随机噪声的存在严重影响后续地震资料的处理和解释,难以判断油气准确位置。特别是偏远地区的随机噪声具有非平稳、高能、频域内有效信号与...

论文摘要针对目前大多数基于深度学习的图像超分辨率重建方法都不考虑尺度与几何变化的问题,提出基于双层可变形卷积网络的超分辨率图像重建方法。首先,该方法将标准的卷积层替换为可变形卷...

论文摘要在高光谱遥感图像分类中,针对高光谱遥感图像中的小样本和高维度的特点,提出了一种基于残差三维卷积神经网络的算法。首先,该算法直接以高光谱数据立方体作为输入,利用三维卷积神...