Описание промпта

Входное изображение сначала очищается от шума с помощью модуля шумоподавления, а затем поступает в модуль частотного слияния признаков PSF для выполнения деконволюции. Последний имеет две ветви деконволюции: одна для деконволюции на уровне изображения, а другая для деконволюции на уровне признаков. Использование двойных ветвей учитывает две основные проблемы в сложных сценариях подводной морской съемки. С одной стороны, деконволюция на уровне изображения подвержена усилению шума и интерференции артефактов. Деконволюция, по сути, является процессом усиления высоких частот. Когда отношение сигнал/шум (SNR) низкое (например, в условиях глубоководного слабого освещения и сильного рассеяния), и когда есть ошибки в PSF, шум датчика и ошибки квантования будут значительно усилены, что приведет к эффектам ореола, перерегулированию или ложным текстурам в восстановленном изображении. Эти артефакты могут быть ошибочно приняты за целевые признаки последующими сетями распознавания, что может снизить устойчивость распознавания. С другой стороны, деградация на уровне признаков явно не моделируется. Даже если изображение выглядит "четким", высокоуровневые семантические признаки, извлеченные глубокой нейронной сетью, все равно могут быть искажены из-за исходной деградации (например, смещение отклика краев, ослабление энергии текстуры). Если полагаться только на восстановление на уровне изображения, нельзя гарантировать, что дискриминация в пространстве признаков будет восстановлена. Для ветви деконволюции на уровне изображения изображение деконволюируется для создания первого исходного восстановленного изображения; для ветви деконволюции на уровне признаков изображение пропускается через модуль извлечения признаков (FM) для получения серии карт признаков, которые подвергаются фильтрации обратным фильтром Винера и восстанавливаются во второе исходное восстановленное изображение через модуль реконструкции признаков. После этого два исходных восстановленных изображения накладываются друг на друга и подаются на вход многомасштабного модуля остаточного слияния, и на выходе получается окончательное четкое восстановленное изображение. Пожалуйста, помогите мне нарисовать общую схему структуры сети на основе этого.