基于改进双向注意力映射的单板图像修复

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摘要：木材生长加工过程中产生的缺陷会影响产品质量并且浪费大量木材资源，为提高木材利用率与缺陷修复效果，提出一种基于可学习的双向注意力映射（Learnable Bidirectional Attention Maps，LBAM）网络模型的轻量化Lightweight LBAM网络（LL-Net）。该网络使用级联与并行方式的膨胀卷积扩大感受野，修改掩膜更新的激活函数提高修复效果，减少网络深度，在保证效果前提下降低参数量。（剩余12861字）

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