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申请/专利权人：哈尔滨工业大学人工智能研究院有限公司
申请日：2024-03-06
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118247172A
主分类号：G06T5/73
分类号：G06T5/73;G06T7/246;G06V20/40;G06V10/80
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明提出了一种基于大核注意力与混合可变形专家网络的视频去模糊方法，属于视频去模糊技术领域；所述方法通过设计大核注意力骨干网络以更高效方式执行特征编码和解码，并设计了混合可变形专家通过在特征解码阶段各个专家之间的光流更新获得更精确地光流引导执行帧间对齐以便于更好地利用清晰帧；本发明区别于以往的视频去模糊网络，采用大核卷积和全局注意力设计，一方面大核卷积可以有效拓展传统卷积的感受野，另一方面注意力使网络能够捕获长距依赖关系；区别于以往的去模糊帧间对齐方法，通过共享一个额外的光流更新网络在多个可变形专家模型之间更新光流，利用更精确的光流执行帧间对齐。
主权项：1.一种基于大核注意力与混合可变形专家网络的视频去模糊方法，其特征在于：所述方法具体包括以下步骤：步骤一：特征提取与光流估计：对于t个待去模糊的视频帧，使用大核注意力骨干网络作为编码器提取多尺度特征，同时使用预训练的SpyNet作为光流估计网络获取t帧模糊视频之间的前向和后向光流；步骤二：特征对齐与解码：对于步骤一所述提取的多尺度特征，对每个尺度的特征首先使用混合可变形专家模型执行帧间对齐，对齐后的特征再送入到基于大核注意力的骨干网络作为解码器进行特征解码，解码后的特征送入到下级对齐与解码模块；步骤三：残差连接及输出：当步骤二处理完所有尺度时，其结果作为一个残差与原始信号短切连接，将连接后的结果作为最终输出，得到去模糊后的视频。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学人工智能研究院有限公司 一种基于大核注意力与混合可变形专家网络的视频去模糊方法
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