TY - JOUR A2 - Wan, Shaohua AU - Peng, Jiansheng AU - Fu, Kui AU - Wei, Qingjin AU - Qin, Yong AU - He, Qiwen PY - 2020 DA - 2020/12/28 TI - [Retracted] Improved Multiview Decomposition for Single-Image High-Resolution 3D Object Reconstruction SP - 8871082 VL - 2020 AB - As a representative technology of artificial intelligence, 3D reconstruction based on deep learning can be integrated into the edge computing framework to form an intelligent edge and then realize the intelligent processing of the edge.高分辨率表示三维对象使用多视图分解架构高分辨率三维对象重建结果与两个方面相关一方面,低分辨率重建网络代表单RGB图像上好的3D对象高分辨率重建网络最大化低分辨率3D对象改善这两个方面并进一步加强3D对象生成网络的高分辨率重建能力,我们研究并改进低分辨率3D生成网络和深度地图超分辨率网络归根结底,我们得到了改进多视图分解网络二维图像编码器多功能聚合提高模型特征提取能力第二,3D解码器使用有效子像卷神经网络3DESPCN提高解码阶段的解码速度并设计多生稠密块优化深度地图超分辨率网络,允许模型捕捉更多对象细节,并当网络层数翻倍时将模型参数减少约25%实验结果显示,提议的IMVD优于3D对象超分辨率实验原创MVD和高分辨率3D重构单图像实验SN-1530-8669UR-https://doi.org/101155/208871082DO-101155/208882JF-无线通信和移动计算PB-HindawiKW-ER