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    SA-FBCNN:一種具空間自適應性與彈性的盲式卷積神經網路於JPEG影像壓縮雜訊去除之研究
    (2025) 顏伯諭; Yen, Po-Yu
    本論文提出一種改良型JPEG影像壓縮失真修復網路SA-FBCNN(Spatially-Adaptive Flexible Blind CNN),結合FBCNN(Flexible Blind CNN)基礎架構與SAFMN(Spatially-Adaptive Feature Modulation Network)的空間自適應特徵調製機制。傳統JPEG壓縮因區塊處理方式產生明顯的方塊效應和環狀偽影,而現有深度學習方法雖有成效,但缺乏對空間特徵的自適應調整能力。本研究將FBCNN架構中的ResBlock替換為Feature Mixing Module模組,增強網路對不同尺度特徵的建模能力。接著,在對訓練完成後的模型進行分析時,我們觀察到品質因子(Quality Factor, QF)預測分支因普遍的Dead ReLU現象,其輸出對不同輸入趨於恆定。基於此,我們進行了模型剪枝,實驗證明移除該分支可在幾乎不影響效能的前提下,使參數量(60.01M)大幅減少,甚至少於原始FBCNN(71.90M)。實驗結果顯示,我們的輕量化模型在PSNR指標上平均提升約0.15dB,在圖像重建品質和細節保留方面表現更優越。

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