公开(公告)号：CN117853338A

公开(公告)日：2024-04-09

申请号：CN202410040211.1

申请日：2024-01-11

Applicant: 河南科技大学

Inventor： 董永生 ,  周泓杰 ,  郑林涛 ,  梁灵飞 ,  陈桂 ,  杨春蕾 ,  张明川 ,  吴庆涛

IPC: G06T3/4053 ,  G06T3/4046 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082

Abstract: 一种基于交叉丢失动态学习网络的图像盲超分方法，通过搭建交叉丢失动态学习网络，交叉丢失动态学习网络包括退化预测块、动态超分主干网DynNet、陀螺结构、交叉丢弃和动态卷积Dynamic，通过总损失函数训练交叉丢失动态学习网络，迭代多次，得到训练完成的交叉丢失动态学习网络，将待处理图输入训练完成后的交叉丢失动态学习网络中，得到最终处理后的高分辨率图像。本发明具有确定的交叉丢失动态学习网络模型，通过陀螺结构和动态卷积组合提升适应性，交叉丢弃可以增强网络的图像超分辨率效果。