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本发明的实施例提供了一种基于深度学习的联级超分辨率重建的方法及装置,通过预先训练得到的超分辨率重建模型对初始图片进行超分辨率重建,得到分辨率提高了目标倍数的目标图片。超分辨率重建模型由初始构建模型进行机器学习得到,初始构建模型采用多个联级组,每一联级组包括串联的卷积层组成的卷积层结构和并联的反卷积层组成的平行反卷积层结构。初始构建模型的这种设计增强了高低频细节特征提取能力,提高了重建效果。平行反卷积层结构中包括多个并联的反卷积层,使得训练出的模型能够将初始图片的分辨率进行不同倍数的提高,扩大了模型的应用场景,提高了适用性。
📄 2019101433614 📂 G06T3_40 👤 江苏悦图科技发展有限公司 📅 2019-02-26
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发明 已授权

一种基于深度学习的联级超分辨率重建的方法及装置

2019101433614 · 江苏悦图科技发展有限公司
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🔋 高能量密度固态电解质材料与制备工艺
预算:¥50-100万截止:2026-08-30发布方:××新能源科技响应:8人

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成功交易案例

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固态锂电池电解质专利包

转让方:中国科学院××研究所
受让方:××新能源科技有限公司
交易类型:独占许可
交易金额:¥320万
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CRISPR基因编辑技术

转让方:××大学
受让方:××生物医药有限公司
交易类型:转让
交易金额:¥1,200万
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SiC功率器件工艺专利

转让方:××半导体有限公司
受让方:××汽车电子集团
交易类型:转让
交易金额:¥680万
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钙钛矿光伏组件技术

转让方:××科技公司
受让方:××能源集团
交易类型:开放许可
交易金额:¥50万/年