近日，我院于腾课题组研究生在人工智能Top期刊《Engineering Applications of Artificial Intelligence》（EAAI）发表两篇论文。
1. RFA-Net: Residual feature attention network for fine-grained image inpainting（https://doi.org/10.1016/j.engappai.2022.105814）
2. Texture-aware gray-scale image colorization using a bistream generative adversarial network with multi scale attention structure（https://doi.org/10.1016/j.engappai.2023.106094）
我院2020级硕士研究生陈敏和臧升睿分别为两篇论文的第一作者，于腾老师为通讯作者，论文得到国家自然科学基金、山东省自然科学基金等项目的支持。
论文1主要针对破损图像的纹理细节模糊和已知区域关键信息分布不均匀的情况，设计实现了一种新的基于GAN的残差注意力图像修复模型，该模型改进了传统的编码-解码图像修复网络，提出了一种具有纹理感知能力的主干网络，并采用残差非池化的设计结构使之能够保留浅层的纹理特征，自适应地增强了有助于图像修复的通道和和像素特征的权重，实现了对破损图像的纹理细节更精细的修复，提升了图像修复精度。论文2主要针对图像上色过程中存在的输出图像的色彩单调、色彩溢出和物体纹理缺失的问题，提出了双流GAN框架并结合多尺度注意力，提高了图像上色的效果，生成更逼真的图像。
EAAI（IF 7.802）为人工智能领域Top顶刊，IFAC 8本会刊之一，中科院二区。IFAC成立于1957年，是一个以国家组织为其成员的国际性学术组织。IFAC主办包括Automatica、Control Engineering Practice、Engineering Applications of Artificial Intelligence在内的8本会刊，其中Engineering Applications of Artificial Intelligence是智能控制技术领域知名的高水平期刊，致力于推广和传播人工智能工程应用的创新研究成果。
