[发明专利]视频超分辨率重建模型的训练方法、装置和电子设备有效
| 申请号： | 201910898183.6 | 申请日： | 2019-09-20 |
| 公开（公告）号： | CN110647936B | 公开（公告）日： | 2023-07-04 |
| 发明（设计）人： | 李超;丁予康;何栋梁;刘霄;张赫男;文石磊;丁二锐 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/214 | 分类号： | G06F18/214;G06T3/40;G06N3/045;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京银龙知识产权代理有限公司 11243 | 代理人： | 曹娜 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了视频超分辨率重建模型的训练方法、装置和电子设备，涉及计算机视觉技术领域。具体实现方案为：获取多个样本数据，每一样本数据包括第一分辨率的样本视频和第二分辨率的样本视频，第二分辨率大于第一分辨率；建立视频超分辨率重建模型，视频超分辨率重建模型包括多个级别的神经网络子模块，第一级别的神经网络子模块的输入作为视频超分辨率重建模型的输入，非第一级别的神经网络子模块接收来自上一级的神经网络子模块所输出的特征数据；采用所述多个样本数据分别对各个级别的所述神经网络子模块进行训练。本申请有利于处理视频中的动态模糊，提高有利于提高视觉效果。 | ||
| 搜索关键词： | 视频 分辨率 重建 模型 训练 方法 装置 电子设备 | ||
【主权项】：
1.一种视频超分辨率重建模型的训练方法，其特征在于，包括：/n获取多个样本数据，每一所述样本数据包括第一分辨率的样本视频和第二分辨率的样本视频，所述第二分辨率大于所述第一分辨率；/n建立视频超分辨率重建模型，所述视频超分辨率重建模型包括多个级别的神经网络子模块，第一级别的所述神经网络子模块的输入作为所述视频超分辨率重建模型的输入，非第一级别的所述神经网络子模块接收来自上一级的所述神经网络子模块所输出的特征数据；/n采用所述多个样本数据分别对各个级别的所述神经网络子模块进行训练。/n
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