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深度学习实时视频超分辨率重建实验设计
被引量：
1
1
作者
彭智勇
黄扬鈚
+1 位作者
秦祖军
梁红珍
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2023年第9期35-39,共5页
针对现有视频超分辨率重建深度学习网络结构复杂、实时性差的实验问题,设计了基于深度学习的实时视频超分辨率重建实验。提出将Ghost-Module结构应用于循环递归神经网络,并借助改进的残差学习结构加速网络收敛,实现了视频超分辨率的实...
针对现有视频超分辨率重建深度学习网络结构复杂、实时性差的实验问题,设计了基于深度学习的实时视频超分辨率重建实验。提出将Ghost-Module结构应用于循环递归神经网络,并借助改进的残差学习结构加速网络收敛,实现了视频超分辨率的实时重建。实验结果表明:新算法的运算速度为FRVSR算法的5.4倍;在参数量与TOFlow算法相近的基础下,运行速度是TOFlow模型的34.5倍,是高性能算法DUF-52L的28.8倍;针对480×270低分辨率视频影像可实现24 f/s的实时4倍超分辨率重建。所设计的轻量级循环卷积视频超分辨率重建网络在保证视频超分辨率重建质量的基础上极大地提高了重建速度。
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关键词
实时超分辨率重建
循环卷积神经网络
残差网络
深度学习
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职称材料
题名
深度学习实时视频超分辨率重建实验设计
被引量：
1
1
作者
彭智勇
黄扬鈚
秦祖军
梁红珍
机构
桂林电子科技大学光电工程学院
桂林生命与健康职业技术学院
出处
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2023年第9期35-39,共5页
基金
广西自然科学基金项目(2020GXNSFAA159091)
广西高等教育本科教学改革工程重点项目(2022JGZ125,2023JGZ126)
广西研究生教育创新计划项目(JGY2022131)。
文摘
针对现有视频超分辨率重建深度学习网络结构复杂、实时性差的实验问题,设计了基于深度学习的实时视频超分辨率重建实验。提出将Ghost-Module结构应用于循环递归神经网络,并借助改进的残差学习结构加速网络收敛,实现了视频超分辨率的实时重建。实验结果表明:新算法的运算速度为FRVSR算法的5.4倍;在参数量与TOFlow算法相近的基础下,运行速度是TOFlow模型的34.5倍,是高性能算法DUF-52L的28.8倍;针对480×270低分辨率视频影像可实现24 f/s的实时4倍超分辨率重建。所设计的轻量级循环卷积视频超分辨率重建网络在保证视频超分辨率重建质量的基础上极大地提高了重建速度。
关键词
实时超分辨率重建
循环卷积神经网络
残差网络
深度学习
Keywords
real-time super-resolution reconstruction
recurrent convolution neural network(RCNN)
residual network
deep learning
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
深度学习实时视频超分辨率重建实验设计
彭智勇
黄扬鈚
秦祖军
梁红珍
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2023
1
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参考文献
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