一种基于动态重参数化的轻量图像超分辨率方法及系统

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来源：百度搜索专利查询网 一种基于动态重参数化的轻量图像超分辨率方法，包括：S1将预处理后的低分辨率原始图像输入基于CNN的轻量图像超分主干网络与图像重建模块得到超分辨率图像；S2根据超分辨率图像与对应高分辨率原始图像预处理后的真值图像计算损失函数，反向传播更新网络权重；S3根据迭代周期与初始化条件，将该迭代周期中贡献度评分最大的卷积层扩展为增强型面向边缘重参数化分支模块，该迭代周期中所有已经扩展为重参数化分支模块中贡献度评分最小的重参数化分支进行剪枝；重复以上S1‑S3步骤，直至所述主干网络收敛。在不改变主干网络轻量级的网络参数、保持推理速度快的情况下，提高重建性能。相比于其他重参数化方法，可以大幅减少训练时长和内存消耗。