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基于条件变分自编码器的数据不确定性生成方法及系统
摘要文本
本发明公开了基于条件变分自编码器的数据不确定性生成方法，包括：设计具有先验网络、后验网络、主干网络和输出网络的不确定性生成网络；获取低分辨率图像和高分辨率图像；将低分辨率图像分别输入至先验网络和主干网络，得到隐变量特征和图像深层特征；将低分辨率图像和高分辨率图像输入至后验网络得到后验分布特征；后验分布特征对隐变量特征进行约束；对输出网络参数修正得到修正输出网络；将隐变量特征和图像深层特征输入至输出网络，得到并基于超分辨率重建结果得到模型结果方差，将模型结果方差输入修正输出网络得到数据的不确定性结果图；基于不确定性结果图确定修正超分辨率重建结果的可靠性。精准确定超分辨率重建结果的可靠性。
申请人信息
- 申请人:北京航空航天大学
- 申请人地址:100000 北京市海淀区学院路37号
- 发明人: 北京航空航天大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于条件变分自编码器的数据不确定性生成方法及系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410117644.2 |
| 申请日 | 2024/1/29 |
| 公告号 | CN117649343A |
| 公开日 | 2024/3/5 |
| IPC主分类号 | G06T3/4053 |
| 权利人 | 北京航空航天大学 |
| 发明人 | 张浩鹏; 韩喆鑫; 姜志国; 谢凤英; 赵丹培 |
| 地址 | 北京市海淀区学院路37号 |
专利主权项内容
1.基于条件变分自编码器的数据不确定性生成方法，其特征在于，包括：设计具有先验网络、后验网络、主干网络和输出网络的不确定性生成网络；获取低分辨率图像和高分辨率图像；将所述低分辨率图像分别输入至所述先验网络和所述主干网络，对应得到隐变量特征和图像深层特征；将所述低分辨率图像和所述高分辨率图像融合后输入至后验网络，得到后验分布特征；通过所述后验分布特征对所述隐变量特征进行约束；对所述输出网络进行参数修正，得到修正输出网络；将所述隐变量特征和所述图像深层特征输入至所述输出网络，得到超分辨率重建结果；基于所述超分辨率重建结果得到模型结果方差，将所述模型结果方差输入至所述修正输出网络，得到数据的不确定性结果图；基于所述不确定性结果图确定所述修正超分辨率重建结果的可靠性。 来源：百度搜索