[发明专利]一种图像超分辨率卷积神经网络加速计算方法有效
| 申请号： | 201710940557.7 | 申请日： | 2017-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN107680044B | 公开（公告）日： | 2021-01-12 |
| 发明（设计）人： | 高钦泉;张鹏涛;童同 | 申请（专利权）人： | 福建帝视信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06N3/04 |
| 代理公司： | 福州君诚知识产权代理有限公司 35211 | 代理人： | 戴雨君 |
| 地址： | 350000 福建省福州市*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明公开一种图像超分辨率卷积神经网络加速计算方法，其包括以下步骤：（1）获取已训练好的卷积核组，（2）将已训练好的卷积核组转化为易于卷积计算处理的矩阵形式的卷积核组；（3）解析出中间卷积层矩阵形式的卷积核组作为原始卷积核组；（4）基于原始卷积核组构造低秩学习模型：（5）通过低秩学习模型求解基卷积核组；（6）通过最小二乘模型求解重构系数；（7）将原始卷积核组的卷积计算利用基卷积核组以及对应的重构系数进行卷积计算等价代换，实现卷积计算加速。本发明对卷积核组进行重构，保证在准确率不降低的情况下，实现卷积计算加速，且该方法只是涉及卷积计算过程，未改变原有准确率，可进一步结合其他加速方法进一步加速。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 图像 分辨率 卷积 神经网络 加速 计算方法 | ||
【主权项】：
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