[发明专利]一种多角度深度残差网络及其三维超分辨重建系统和方法

权利要求书

1.一种多角度深度残差网络，其特征在于，包括：

上采样单元，用于对输入数据进行上采样操作，将输入数据的空间维度进行提升，获得预设通道和尺寸的上采样特征图；

第一卷积单元，用于对上采样特征图进行卷积操作和修正线性激活函数，获得预设通道和尺寸的中间特征图；

残差单元，用于对中间特征图进行多个卷积操作和修正线性激活函数，并将其输出与中间特征图进行相加，获得最终特征图；

第二卷积单元，用于对最终特征图进行卷积操作，将最终特征图的角度维度进行提升，获得预设通道和尺寸的用于重建的数据。

2.如权利要求1所述的多角度深度残差网络，其特征在于，残差单元的卷积操作包括依次进行18个卷积核尺寸为3×3的卷积操作。

3.如权利要求2所述的多角度深度残差网络，其特征在于，残差单元包括：

第一卷积模块，其用于接收中间特征图，并依次进行卷积核尺寸为3×3的卷积操作和修正线性激活函数，获得并输出32个通道、尺寸为M×N的第一特征图；

第二卷积模块，其用于接收第一特征图，并依次进行卷积核尺寸为3×3的卷积操作和修正线性激活函数，获得并输出32个通道、尺寸为M×N的第二特征图；

第三卷积模块，其用于接收第二特征图，并依次进行卷积核尺寸为3×3的卷积操作和修正线性激活函数，获得并输出32个通道、尺寸为M×N的第三特征图；

第四卷积模块，其用于接收第三特征图，并依次进行卷积核尺寸为3×3的卷积操作和修正线性激活函数，获得并输出32个通道、尺寸为M×N的第四特征图；

第五卷积模块，其用于接收第四特征图，并依次进行卷积核尺寸为3×3的卷积操作和修正线性激活函数，获得并输出32个通道、尺寸为M×N的第五特征图；

第六卷积模块，其用于接收第五特征图，并依次进行卷积核尺寸为3×3的卷积操作和修正线性激活函数，获得并输出32个通道、尺寸为M×N的第六特征图；

第七卷积模块，其用于接收第六卷特征图，并依次进行卷积核尺寸为3×3的卷积操作和修正线性激活函数，获得并输出32个通道、尺寸为M×N的第七特征图；

第八卷积模块，其用于接收第七特征图，并依次进行卷积核尺寸为3×3的卷积操作和修正线性激活函数，获得并输出32个通道、尺寸为M×N的第八特征图；

第九卷积模块，其用于接收第八特征图，并依次进行卷积核尺寸为3×3的卷积操作和修正线性激活函数，获得并输出32个通道、尺寸为M×N的第九特征图；

第十卷积模块，其用于接收第九特征图，并依次进行卷积核尺寸为3×3的卷积操作和修正线性激活函数，获得并输出32个通道、尺寸为M×N的第十特征图；

第十一卷积模块，其用于接收第十特征图，并依次进行卷积核尺寸为3×3的卷积操作和修正线性激活函数，获得并输出32个通道、尺寸为M×N的第十一特征图；

第十二卷积模块，其用于接收第十一特征图，并依次进行卷积核尺寸为3×3的卷积操作和修正线性激活函数，获得并输出32个通道、尺寸为M×N的第十二特征图；

第十三卷积模块，其用于接收第十二特征图，并依次进行卷积核尺寸为3×3的卷积操作和修正线性激活函数，获得并输出32个通道、尺寸为M×N的第十三特征图；

第十四卷积模块，其用于接收第十三特征图，并依次进行卷积核尺寸为3×3的卷积操作和修正线性激活函数，获得并输出32个通道、尺寸为M×N的第十四特征图；

第十五卷积模块，其用于接收第十四特征图，并依次进行卷积核尺寸为3×3的卷积操作和修正线性激活函数，获得并输出32个通道、尺寸为M×N的第十五特征图；

第十六卷积模块，其用于接收第十五特征图，并依次进行卷积核尺寸为3×3的卷积操作和修正线性激活函数，获得并输出32个通道、尺寸为M×N的第十六特征图；

第十七卷积模块，其用于接收第十六特征图，并依次进行卷积核尺寸为3×3的卷积操作和修正线性激活函数，获得并输出32个通道、尺寸为M×N的第十七特征图；

第十八卷积模块，其用于接收第十七特征图，并依次进行卷积核尺寸为3×3的卷积操作和修正线性激活函数，获得并输出32个通道、尺寸为M×N的第十八特征图。

4.如权利要求1-3中任一项所述的多角度深度残差网络，其特征在于，第一卷积单元的卷积操作包括卷积核尺寸为3×3的卷积操作。