公开(公告)号：CN114881861A

公开(公告)日：2022-08-09

申请号：CN202210579510.3

申请日：2022-05-25

Applicant: 厦门大学

Inventor： 曲延云 ,  林锦 ,  罗小同 ,  艾泽坤

IPC: G06T3/40 ,  G06T7/41 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06K9/62 ,  G06N20/00

Abstract: 基于双采样纹理感知蒸馏学习的不均衡图像超分方法，涉及图像处理领域。包括：1)双采样策略：设计双采样策略来显式增加对少量的困难样本的采样概率，其包括反转采样和随机采样两种采样概率相反的方式训练超分模型，利用这两种采样方式来重新平衡训练数据的分布；2)纹理感知蒸馏学习：通过反转采样数据训练得到教师超分模型，通过蒸馏学习将教师模型中有效的参数级和图像级信息迁移到随机采样的学生超分模型中，从而提升不均衡图像的超分性能。可用于智能视频监控、遥感卫星、医学图像、视频应用及其它许多领域的实际需要等。

公开(公告)号：CN114881861B

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202210579510.3

申请日：2022-05-25

Applicant: 厦门大学

Inventor： 曲延云 ,  林锦 ,  罗小同 ,  艾泽坤

IPC: G06T3/4076 ,  G06T7/41 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06N20/00

Abstract: 基于双采样纹理感知蒸馏学习的不均衡图像超分方法，涉及图像处理领域。包括：1)双采样策略：设计双采样策略来显式增加对少量的困难样本的采样概率，其包括反转采样和随机采样两种采样概率相反的方式训练超分模型，利用这两种采样方式来重新平衡训练数据的分布；2)纹理感知蒸馏学习：通过反转采样数据训练得到教师超分模型，通过蒸馏学习将教师模型中有效的参数级和图像级信息迁移到随机采样的学生超分模型中，从而提升不均衡图像的超分性能。可用于智能视频监控、遥感卫星、医学图像、视频应用及其它许多领域的实际需要等。