[发明专利]基于卷积神经网络的移动端轻量级图像超分辨率重建方法在审
| 申请号： | 202211647267.0 | 申请日： | 2022-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN115965527A | 公开（公告）日： | 2023-04-14 |
| 发明（设计）人： | 周洲;晁佳豪;高洪帆;龚嘉礼;杨争峰;曾振柄 | 申请（专利权）人： | 华东师范大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/084;G06N5/04 |
| 代理公司： | 上海蓝迪专利商标事务所(普通合伙) 31215 | 代理人： | 徐筱梅;张翔 |
| 地址： | 200241 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的移动端轻量级图像超分辨率重建方法，包括如下步骤，首先，得到训练数据集。然后，构建适用于移动端的轻量级图像超分辨率网络，包括训练时和推理时网络，推理时网络由训练时网络使用等价转化的方法转化而来。等价转化的方法将在移动端耗时的算子替换为耗时较少的卷积。在训练时，使用上述训练数据集以及构建的轻量级超分辨率网络，比较数据集中的原始图片与生成的高分辨率图片的损失，基于损失进行反向传播计算，直至训练结束。在推理时，使用等价转化的更简洁的网络，模型体积小，输出的速率快。本发明的优点是：基于移动端的场景进行了优化和适配，使用等价转化的方法构建一个简洁，效率高的超分辨率网络。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 移动 轻量级 图像 分辨率 重建 方法 | ||
【主权项】：
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