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龙图腾网获悉浙江大学;佛山市顺德区美的电热电器制造有限公司申请的专利一种基于知识蒸馏压缩模型的图像超分辨率方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115984111B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310018874.9，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种基于知识蒸馏压缩模型的图像超分辨率方法及装置是由胡浩基;方杭翔;欧阳涛;刘凯;黄源甲;龙永文设计研发完成，并于2023-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识蒸馏压缩模型的图像超分辨率方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识蒸馏压缩模型的图像超分辨率方法及装置，将小的学生网络模型级联到性能较高的教师网络中来更好的完成知识蒸馏，能够使得学生网络性能逐步逼近教师网络，进而完成超分辨率网络的压缩。使用本发明的蒸馏策略不但避免了在不同网络之间手动设计特征转换来对齐，还大大减小了学生网络的优化难度。为了缓解教师和学生之间的表征差距造成的低效蒸馏问题，本发明将教师层与层之间的相似性关系视为知识，使学生在自己的空间里学习教师的相似性关系，而不是直接模仿教师的复杂特征。本发明显著压缩了超分辨率网络模型的参数量和计算消耗，减小了超分辨率网络模型在资源受限的设备中的部署难度，具有很强的实际应用价值。

本发明授权一种基于知识蒸馏压缩模型的图像超分辨率方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于知识蒸馏压缩模型的图像超分辨率方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 1分别获取训练好的大的教师网络和待训练的小的学生网络，其中，教师网络是公开的、预训练好的网络；学生网络是将教师网络减少深度之后的网络，将用于实际部署；将教师网络和学生网络分别按照网络深度，以块为单位均分为两个模块，得到教师模块一、教师模块二、学生模块一和学生模块二；并基于融合上一层语义特征与当前层提炼的特征软化模块依次将教师模块一、软化模块和学生模块二级联，将学生模块一、软化模块和教师模块二级联，组成两条优化路径，用于知识蒸馏； 2获取训练集低清图像，其中，训练集是公开的数据集，包含低清和高清两种成对的图像；将低清图像输入到两条优化路径进行特征提取；网络提取得到的是低清图像的纹理细节和高频特征以及图像的结构，然后将提取的特征图通过卷积网络生成初步图像结果，与高清图像计算损失项，以此来惩罚网络对图像恢复不正确的地方；损失项包括结构是否一致，颜色是否符合统计规律以及纹理是否自然，最后基于损失来优化两条路径的参数； 3将交叉蒸馏完的两个学生模块取出后相互连接，组成最终的优化路径；输入低清图像到该网络，使用完整的教师网络产生超分辨率图像用于监督，计算损失项并更新参数，训练完成后即取得最终压缩模型，将获取的低清图像输入到最终压缩模型中，得到超分辨率图像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江大学;佛山市顺德区美的电热电器制造有限公司，其通讯地址为：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。