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申请/专利权人：桂林电子科技大学
摘要：本发明公开了一种融合低照度复原及HDR增强的轻量级端到端AI‑ISP网络。其特征是，该方法主要有四个步骤，首先是拍摄并整理对应模型功能的raw格式数据集，然后根据任务利用深度可分离卷积代替标准卷积搭建其主体为U型编码‑解码架构的网络结构，该网络结构主体由四个编码块和四个解码块组成，其中在每个编码块区域加入空间注意力和通道注意力模块，以此完成搭建的网络结构来模拟相机整个ISP流程。接着调整训练相关的超参数，利用整理好的数据集训练网络模型，最终得到训练好的模型并测试验证。此网络模型适用于部署到边缘计算平台上，可广泛应用于安防及交通等领域。
主权项：1.一种融合低照度复原及HDR增强的轻量级端到端AI-ISP网络，其特征在于，包括以下步骤：搭建主体为U型编码-解码架构的网络结构，并在U型网络编码区的不同尺度层加入空间注意力和通道注意力模块。使用深度可分离卷积代替传统卷积。拍摄制作实现包含功能的数据集。使用制作的数据集进行训练，获得训练模型，并测试验证。
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百度查询： 桂林电子科技大学 一种融合低照度复原及HDR增强的轻量级端到端AI-ISP网络
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