[发明专利]超分辨率卷积神经网络模型的构建方法在审
| 申请号： | 202011380940.X | 申请日： | 2020-11-30 |
| 公开（公告）号： | CN112381720A | 公开（公告）日： | 2021-02-19 |
| 发明（设计）人： | 刘明亮;王晓航 | 申请（专利权）人： | 黑龙江大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211 | 代理人： | 刘景祥 |
| 地址： | 150080 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于便携式系统的超分辨率卷积神经网络模型的构建方法。步骤1：构建卷积神经网路模型；步骤2：训练步骤1的卷积神经网路模型；步骤3：部署步骤2已训练的卷积神经网路模型，实现图像的超分辨率功能。本发明采用了ESPCN的亚像素卷积层的上采样算法，对亚像素卷积层之前的网络结构进行修改，引入了残差块来构建网络。 | ||
| 搜索关键词： | 分辨率 卷积 神经网络 模型 构建 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于黑龙江大学，未经黑龙江大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202011380940.X/，转载请声明来源钻瓜专利网。
