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申请/专利权人：大连大学
摘要：本申请提供一种基于轻量化3D可变形卷积的视频压缩感知重建方法及模型，在网络中引入轻量化3D可变形卷积，能在低采样率下实现高质量视频压缩感知重建。模型结构包括：编码部分：由一个可训练的观测矩阵构成，用于对输入的视频帧进行压缩采样；解码部分：由一个可训练的重构矩阵构成，用于对压缩采样后的视频帧初步恢复；CNNblock模块：由多个卷积层、一个池化层、与一个反卷积层组成；3Dblock模块：用以使CNNblock模块输出的进一步重构结果中的所有视频帧自适应利用关键帧信息进行整体重构；包括两层32卷积核的轻量化3D可变形卷积网络，以及一层1卷积核的轻量化3D可变形卷积网络，两层32卷积核的轻量化3D可变形卷积网络之间通过多层残差连接。
主权项：1.一种基于轻量化3D可变形卷积的视频压缩感知重建模型，其特征在于，模型结构包括：编码部分：作为观测部分，由一个可训练的观测矩阵构成，用于对输入的视频帧进行压缩采样，所述观测矩阵包括非关键帧与关键帧的采样矩阵；解码部分：作为重构部分，由一个可训练的重构矩阵构成，用于对压缩采样后的视频帧初步恢复，所述重构矩阵包括非关键帧与关键帧的重构矩阵；CNNblock模块：由多个卷积层、一个池化层、与一个反卷积层组成，用于解码部分输出的视频帧的进一步重构；3Dblock模块：用以使CNNblock模块输出的进一步重构结果中的所有视频帧自适应利用关键帧信息进行整体重构；包括两层32卷积核的轻量化3D可变形卷积网络，以及一层1卷积核的轻量化3D可变形卷积网络，两层32卷积核的轻量化3D可变形卷积网络之间通过多层残差连接。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连大学 基于轻量化3D可变形卷积的视频压缩感知重建方法及模型
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