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J-GLOBAL ID：202002242838085433   Reference number：20A0495927

DnM3Net: Multi-Scale & Multi-Level Shuffle-CNN Via Multi-Level Attention for Image Denoising

DNM3NET:画像雑音除去のためのマルチレベル注意によるマルチスケールおよびマルチレベルShuffle-CNN【JST・京大機械翻訳】

Author (6)： Cao Yue (Shaanxi Normal University) ,  He Jinhe (Shaanxi Normal University) ,  Zhang Yu (Shaanxi Normal University) ,  Lu Gang (Shaanxi Normal University) ,  Liu Shigang (Shaanxi Normal University) ,  Wu Xiaojun (Shaanxi Normal University)
Material： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conf Proc)
Volume： 2019  Issue： IUCC/DSCI/SmartCNS  Page： 286-292  Publication year： 2019 
JST Material Number： W2441A  Document type： Proceedings
Article type： 原著論文  Country of issue： United States (USA)  Language： ENGLISH (EN)

Abstract/Point： Recently, based on novel convo...

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Thesaurus term： convolution ,  network architecture ,  Gaussian noise ,  multiplex ,  information extraction ,  plug (electric parts) ,  *noise elimination ,  feature extraction ,  quality of visual sense ,  feature fusion ,  *multi-level
Semi thesaurus term： マルチスケール ,  *画像雑音除去 , 【Automatic Indexing@JST】

JST classification (1)： Graphic and image processing in general  (JE04010I)

Terms in the title (5)： 画像雑音除去 ,  マルチレベル ,  注意 ,  マルチスケール ,  CNN