[发明专利]一种基于在线知识迁移的深度神经网络集成模型单张图像超分辨率方法和系统在审
| 申请号： | 202011531087.7 | 申请日： | 2020-12-22 |
| 公开（公告）号： | CN112508792A | 公开（公告）日： | 2021-03-16 |
| 发明（设计）人： | 张泊宇;罗喜伶;金晨;王雪檬 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学杭州创新研究院 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 郑海峰 |
| 地址： | 310051 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于在线知识迁移的深度神经网络集成模型单张图像超分辨率方法和系统，使用多个基于DNN的基学习器构建集成模型，所述集成模型包括多个基于DNN的基学习器，每个基学习器都有一个上采样模块和一个精化网络；且不同基学习器的上采样模块采用不同的上采样方法；各基学习器之间利用扩展的Cross‑stitch单元相连接，基学习器的输出通过可学习的权重合并为最终输出的HR图像。本发明能够将差异性主动引入到基学习器中，即主动增强基学习器之间的差异，保证集成模型能获得良好性能；扩展的Cross‑stitch单元可以使来自其他基学习器的有益的输入被加强，而不利的输入会被减弱；可学习的权重能够自适应地根据不同基学习器的输出进行组合，从而获得更好的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 在线 知识 迁移 深度 神经网络 集成 模型 单张 图像 分辨率 方法 系统 | ||
【主权项】：
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