深度特征蒸馏轻量化超分辨率重建

摘要：

在图像超分辨率重建领域,基于深度卷积神经网络的模型已取得显著效果,但移动设备的部署和实时应用场景的需求使得模型轻量化成为亟待解决的问题.为了降低模型的参数量与计算量,本文基于残差特征蒸馏网络做了改进:将深度超参数化卷积引入到特征蒸馏模块中,使其能够学习到更多样化的特征.实验表明,本文模型与主流轻量化模型相比,在减少参数量与计算量的同时能够有效提升图像在密集纹理区域的重建效果.

关键词：轻量化模型、超分辨率重建、特征蒸馏网络

所属期刊栏目：18

分类号：TP391.41;TN911.73;TP183

在线出版日期：2023-02-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：76-78