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公开(公告)号：CN110930308A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911116480.7
申请日：2019-11-15
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种图像超分辨生成网络的结构搜索方法，由网络结构控制器自动采样最优的生成器的网络结构，不再依赖专家手工设置，采样出的图像超分辨生成网络可以根据自身性能给网络结构控制器提供奖励信号，使得网络结构控制器不断更新自身参数，且高分辨生成图像可获得最优峰值信噪比和结构相似性；当所需进行超分辨操作的图像大小、特征发生改变时，重新通过网络结构控制器搜索得到当前特征形态图像下的最优图像超分辨生成网络。
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公开(公告)号：CN113298239B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202110762910.3
申请日：2021-07-06
Applicant: 东南大学
IPC: G06N3/0475 , G06N3/094 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06T3/4053 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种生成图像超分辨网络的神经组件搜索方法，该方法可搜索不同算力限制下的图像超分辨网络，其网络大小可伸缩。该方法除神经网络结构外，还可搜索色彩空间、损失函数组成及其他影响神经网络训练、推理性能的神经组件。该方法同时使用权值共享策略，全部搜索空间构建的超图权值可以被搜索出来的子图继承，大大加快了搜索时间。本发明针对图像超分辨重建应用，构建了简易性超图，并搜索出慢、一般、快三种图像超分辨网络。此外，该发明不仅适用于图像超分辨网络这一领域，也可作为一个通用框架，通过更改搜索空间，可使用提出的伸进组件搜索方法搜索出其他应用的神经网络。
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公开(公告)号：CN110930308B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN201911116480.7
申请日：2019-11-15
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种图像超分辨生成网络的结构搜索方法，由网络结构控制器自动采样最优的生成器的网络结构，不再依赖专家手工设置，采样出的图像超分辨生成网络可以根据自身性能给网络结构控制器提供奖励信号，使得网络结构控制器不断更新自身参数，且高分辨生成图像可获得最优峰值信噪比和结构相似性；当所需进行超分辨操作的图像大小、特征发生改变时，重新通过网络结构控制器搜索得到当前特征形态图像下的最优图像超分辨生成网络。
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公开(公告)号：CN113298239A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110762910.3
申请日：2021-07-06
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种生成图像超分辨网络的神经组件搜索方法，该方法可搜索不同算力限制下的图像超分辨网络，其网络大小可伸缩。该方法除神经网络结构外，还可搜索色彩空间、损失函数组成及其他影响神经网络训练、推理性能的神经组件。该方法同时使用权值共享策略，全部搜索空间构建的超图权值可以被搜索出来的子图继承，大大加快了搜索时间。本发明针对图像超分辨重建应用，构建了简易性超图，并搜索出慢、一般、快三种图像超分辨网络。此外，该发明不仅适用于图像超分辨网络这一领域，也可作为一个通用框架，通过更改搜索空间，可使用提出的伸进组件搜索方法搜索出其他应用的神经网络。
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