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专利名称：一种基于多尺度注意力卷积神经网络的图像超分辨
率方法
专利类型：发明专利
发明人：邹华,肖田雨,肖春霞,姚江军申请号：CN201910551507.9申请日：20190624公开号：CN110415170A公开日：20191105
摘要：本发明公开一种基于多尺度注意力卷积神经网络的图像超分辨率方法，通过使用多尺度结构和注意力机制，不仅使得卷积神经网络能够提取到图像中的丰富信息，并且能对提取的特征进行重要性区分，使得卷积神经网络的学习可以区分重要信息和干扰信息，提升学习效率。同时，本发明使用了密集连接和残差连接的方式，加强了梯度的反向传播，避免了梯度不稳定的问题，增强了特征的重用性，充分利用低分辨图像中的特征，模型的训练速度得到提高，模型参数进一步减少。另外，本发明在图像放大阶段使用亚像素卷积层的方法，将学习到的像素值按照一定规律填充到高分辨率图像中，而不需要经过计算，使得运算集中在小尺度阶段，减少了运算量，提高了图像重建速度。
申请人：武汉大学
地址：430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学
国籍：CN
代理机构：武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人：鲁力
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