[发明专利]一种基于自适应权重学习的轻量化超分辨率重建方法有效
| 申请号： | 202110839570.X | 申请日： | 2021-07-23 |
| 公开（公告）号： | CN113538244B | 公开（公告）日： | 2023-09-01 |
| 发明（设计）人： | 程培涛;张书豪;张宇浩;许威;张岷;苏成光 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/048 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 姚咏华 |
| 地址： | 710071 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于自适应权重学习的轻量化超分辨率重建方法，包括：使用特征提取网络对输入图像提取图像浅层特征；经过含有自适应权重分配机制的非线性映射网络提取图像浅层特征，利用注意力和无注意力两个分支提取的信息，采用自适应权重融合分支动态分配两个分支的权重，同时通过卷积层拆分和融合两条分支，获得图像深层特征；经过重建网络提取图像深层特征，获得重建高分辨率图像。该方法大幅降低了两个分支的参数量，更好地与自适应权重分配机制结合，在提升网络重建性能的同时降低了网络的参数量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 自适应 权重 学习 量化 分辨率 重建 方法 | ||
【主权项】：
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