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新事件相机图像重建技术：通道注意力与深度优化
目录
新事件相机图像重建技术：通道注意力与深度优化（1）．．．．．．．．．．．4
文档概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.3研究目标与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
1.4技术路线．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
新事件相机图像重建理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
2.1事件相机工作原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
2.2事件相机像素特性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
2.3重建算法分类与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
2.4影响重建效果的关键因素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
通道注意力机制的引入．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
3.1通道注意力模型设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
3.2注意力权重动态计算．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
3.3多通道特征融合策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
3.4实验设计与结果对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
3.4.1常规重建算法效果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
3.4.2基于注意力机制的重建效果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
3.4.3量化指标对比研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
深度优化方法的实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47
4.1网络结构可视化分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48
4.2梯度优化策略改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51
4.3抗噪声模块设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54
4.4实时性提升路径探索．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55
综合实验验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61
5.1实验数据集介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．67
5.2实验环境配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．70
5.3多场景测试结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．74
5.3.1动态场景重建效果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．80
5.3.2静态场景重建效果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．82
5.3.3不同光照条件下的表现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．83
5.4与现有方法对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．86
5.4.1加速性能对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．87
5.4.2算法鲁棒性验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．89
技术展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．92
6.1新型事件相机发展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．95
6.2算法未来改进方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．98
6.3应用前景探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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