[发明专利]一种基于先验滤波的轻量化回归网络构建方法有效
| 申请号： | 201810703659.1 | 申请日： | 2018-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN108805844B | 公开（公告）日： | 2021-10-08 |
| 发明（设计）人： | 赵洋;李国庆;贾伟;陈缘;李书杰;曹明伟;李琳;刘晓平 | 申请（专利权）人： | 合肥工业大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T7/10;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 安徽省合肥新安专利代理有限责任公司 34101 | 代理人： | 何梅生 |
| 地址： | 230009 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于先验滤波的轻量化回归网络构建方法，针对原始图像集中的各原始图像进行指定退化操作，获取对应退化图像，将原始图像和对应退化图像切成图像块，获取训练样本对；在训练样本对中进行聚类，依据聚类结果将训练样本对划分为不同类别；针对每一类别样本对，计算获得该类样本的先验滤波器，并将先验滤波器进行三值量化；利用三值量化后的先验滤波器构建轻量化回归网络并进行训练，在完成轻量化回归网络的训练后，输入的退化图像能够端到端地重建出更高质量的图像。本发明使用少量固定的先验滤波器可以构建出针对性强但更为轻量化的网络，计算简单、训练速度快、所需存储空间小，并更加适应小样本问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 先验 滤波 量化 回归 网络 构建 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于先验滤波的轻量化回归网络构建方法，其特征是：首先针对原始图像集中的各原始图像进行指定退化操作，获取对应退化图像，将原始图像和对应退化图像切成图像块，获取训练样本对；在训练样本对中进行聚类，依据聚类结果将训练样本对划分为不同类别；针对每一类别样本对，计算获得该类样本的先验滤波器，并将先验滤波器进行三值量化；利用三值量化后的先验滤波器构建轻量化回归网络，所述轻量化回归网络包含多级滤波层、激活函数层，以及一个卷积输出层；通过训练所述轻量化回归网络，输入的退化图像能够端到端地重建出更高质量的图像。
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