一种超分辨网络模型及其应用[发明专利]

专利名称：一种超分辨网络模型及其应用
专利类型：发明专利
发明人：李波,杭陶阳,赵齐贤,周丹,周鑫烨,高陈诚,朱芸海,倪曦,吴凡,贝绍轶
申请号：CN202111654294.6
申请日：20211231
公开号：CN114298909A
公开日：
20220408
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明属于智能交通自动驾驶领域，本发明公开了一种超分辨率网络模型、及利用该超分辨率网络对道路进行语义分割，其中，该超分辨率网络模型有两个模块构成，模型一：低分辨率卷积模型；模块二：高分辨率卷积模型。

模块一对低分辨率图像进行卷积，模块二对高分辨率图像进行卷积来弥补低分辨率图像损失的数据。

最后能获得一个对道路进行分割的网络模型。

之后对网络模型进行训练，并给出优化器，学习率，训练轮次，迭代轮次，损失函数。

本发明提出的超分辨率网络对图片进行语义分割，对过去的网络结构做出了创新，并有效提高了预测的准确值。

申请人：江苏理工学院
地址：213011 江苏省常州市中吴大道1801号
国籍：CN
代理机构：南京正联知识产权代理有限公司
代理人：杭行
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