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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院申請的專利一種用于評估深度超分辨率網(wǎng)絡(luò)泛化能力的方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114743065B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210316376.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/774；該發(fā)明授權(quán)一種用于評估深度超分辨率網(wǎng)絡(luò)泛化能力的方法是由劉翼豪;董超;喬宇;趙恒遠(yuǎn);顧津錦設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-03-29向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種用于評估深度超分辨率網(wǎng)絡(luò)泛化能力的方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種用于評估深度超分辨率網(wǎng)絡(luò)泛化能力的方法。該方法包括：針對超分辨率模型，選取參考數(shù)據(jù)集，該超分辨率模型在參考數(shù)據(jù)集上的性能已知；將參考數(shù)據(jù)集和待測的目標(biāo)數(shù)據(jù)集分別輸入到超分辨率模型，獲得對應(yīng)的參考深度統(tǒng)計特征和目標(biāo)深度統(tǒng)計特征；對獲得的參考深度統(tǒng)計特征和目標(biāo)深度統(tǒng)計特征進(jìn)行降維；將降維后的參考深度統(tǒng)計特征和目標(biāo)深度統(tǒng)計特征分別擬合到設(shè)定分布上，得到反映數(shù)據(jù)分布特征的分布參數(shù)；計算參考數(shù)據(jù)集對應(yīng)分布和目標(biāo)數(shù)據(jù)集對應(yīng)分布之間的距離，以評估所述超分辨率模型的泛化性。本發(fā)明通過網(wǎng)絡(luò)本身內(nèi)部的深度統(tǒng)計特征，將圖像內(nèi)容和退化進(jìn)行了解耦，提供非參數(shù)化、解釋性強且非學(xué)習(xí)的泛化性評估指標(biāo)。

本發(fā)明授權(quán)一種用于評估深度超分辨率網(wǎng)絡(luò)泛化能力的方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種用于評估深度超分辨率網(wǎng)絡(luò)泛化能力的方法，包括以下步驟： 針對超分辨率模型，選取參考數(shù)據(jù)集，該超分辨率模型在參考數(shù)據(jù)集上的性能已知； 將所述參考數(shù)據(jù)集和待測的目標(biāo)數(shù)據(jù)集分別輸入到所述超分辨率模型，獲得對應(yīng)的參考深度統(tǒng)計特征和目標(biāo)深度統(tǒng)計特征； 對獲得的參考深度統(tǒng)計特征和目標(biāo)深度統(tǒng)計特征進(jìn)行降維； 將降維后的參考深度統(tǒng)計特征和目標(biāo)深度統(tǒng)計特征分別擬合到設(shè)定分布上，得到反映數(shù)據(jù)分布特征的分布參數(shù)；其中，所述設(shè)定分布是廣義高斯分布，所述分布參數(shù)包括形狀參數(shù)和方差參數(shù)； 計算所述參考數(shù)據(jù)集對應(yīng)分布和所述目標(biāo)數(shù)據(jù)集對應(yīng)分布之間的距離以測量泛化誤差，從而得出泛化指標(biāo)SRGA，以所述泛化指標(biāo)SRGA評估所述超分辨率模型的泛化性。

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