[发明专利]一种基于轻量级可形变卷积神经网络的实时视频增强方法有效
| 申请号： | 202011553656.8 | 申请日： | 2020-12-24 |
| 公开（公告）号： | CN112291570B | 公开（公告）日： | 2021-03-26 |
| 发明（设计）人： | 卓成;闫心刚 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | H04N19/42 | 分类号： | H04N19/42;H04N19/85;H04N5/21;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 刘静 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于轻量级可形变卷积神经网络的实时视频增强方法，涉及如何基于可形变卷积操作构造神经网络以实现视频增强的效果，以及如何通过剪枝使视频增强网络轻量化以满足实时性要求。构造由可形变卷积计算部分以及图像质量增强部分构成的视频增强网络，网络将多帧连续图像作为输入，将中间帧的增强结果作为输出，同时利用可形变卷积操作综合时间维度和空间维度的特征信息，可达到良好的视频增强效果。而后，通过对于卷积层的权重进行剪枝，降低视频网络的参数量和计算量，满足视频增强任务的实时性要求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 轻量级 形变 卷积 神经网络 实时 视频 增强 方法 | ||
【主权项】：
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