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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明公开了一种视频超分辨率中场景先验学习方法。本发明以深度学习的注意力机制作为载体，在上面创建一个场景先验学习模块，该模块包括三个分支：遗忘分支、记忆分支和输出分支，能够使得包含注意力机制的网络模型随着对视频帧序列的遍历，能够不断学习一个与之对应的场景先验，并且每次迭代都会对已学习到的场景先验进行利用。本发明能够有效地挖掘视频序列中的场景先验信息并加以利用。同时有效地弥补了视频超分算法中迭代结构模型时间信息获取不充分的缺点。一定程度打破了注意力机制对于时间信息利用的局限性。只花费较少的计算资源便可以拥有优异的效果性能提升。
主权项：1.一种视频超分辨率中场景先验学习方法，其特征在于，该方法以深度学习的注意力机制作为载体，在上面创建一个场景先验学习模块，该模块使得包含注意力机制的网络模型随着对视频帧序列的遍历，能够不断学习一个与之对应的场景先验，并且每次迭代都会对已学习到的场景先验进行利用。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 一种视频超分辨率中场景先验学习方法
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