公开(公告)号：CN118279793A

公开(公告)日：2024-07-02

申请号：CN202410412021.8

申请日：2024-04-07

Applicant: 人工智能与数字经济广东省实验室(深圳) ,  深圳大学

Inventor： 曹伟朋 ,  洪梓轩 ,  明仲 ,  潘颖慧 ,  刘晔 ,  许智武 ,  朱泽轩 ,  李坚强

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06N3/045

Abstract: 本申请公开一种视频超分模型及其训练方法、视频处理方法，涉及计算机视觉领域，视频超分模型包括帧对齐模块、特征提取模块和上采样模块，帧对齐模块用于对第一目标帧进行双向传播，得到第一目标帧与相邻帧之间的初始特征；特征提取模块包括深度可分离卷积残差块，深度可分离卷积残差块用于提取第一目标帧和初始特征融合后的特征，得到第一目标帧相对应的目标特征；上采样模块用于根据目标特征和目标权重，生成与第一目标帧相对应的高分辨率图。本申请实施例引入深度可分离卷积确定深度可分离卷积残差块，具有与RDB相同的特征，使得视频超分模型是一种轻量化的任意倍率视频超分模型，减少模型的参数数量，降低视频超分模型的计算量。

公开(公告)号：CN117422613A

公开(公告)日：2024-01-19

申请号：CN202311435325.8

申请日：2023-10-30

Applicant: 人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)

Inventor： 曹伟朋 ,  洪梓轩 ,  明仲 ,  许智武

IPC: G06T3/40 ,  G06T7/269 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08 ,  G06N3/084 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80

Abstract: 本申请适用于计算机视觉技术领域，提供了一种图像处理方法、超分辨率模型训练方法及电子设备。图像处理方法包括：获取原图像以及缩放因子；其中，缩放因子表示目标分辨率与原图像的原分辨率的比值；利用超分辨率模型对原图像和缩放因子进行处理，以得到目标分辨率的目标图像；超分辨率模型是利用训练数据训练得到的，训练数据包括：训练原图像、训练缩放因子和标签目标图像，训练缩放因子表示标签目标图像的训练目标分辨率与训练原图像的训练原分辨率的比值。通过使用同一模型处理不同缩放因子需求的图像，并提高了图像质量，进一步提高了方法的通用性和灵活性，降低了时间复杂度和计算成本。