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应用CNN-LSTM-Attention模型缓解模糊效应

时间: 2023-11-24 10:45:43 浏览: 155

基于引用中的内容，CNN-LSTM-Attention模型可以用于缓解模糊效应。CNN-LSTM模型结合了卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM），可以有效地处理序列数据，尤其适用于处理视频等具有时间相关性的数据。同时，引入了注意力机制（Attention）可以使模型更加关注关键帧或特征，从而提升模型对于关键信息的感知能力。通过运用CNN-LSTM-Attention模型，可以有效减轻模糊效应，提高模型在视频姿态估计等任务中的准确性和稳定性。

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