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针对传统的知识蒸馏方法无法在超分辨率网络之间传递有效信息的局限性,提出了一种适用于超分辨率任务的知识蒸馏训练框架。借鉴编解码器的结构特点,使用编码器去捕捉高清图像中的高频信息,利用性能较好的大网络去构建解码器,通过特征知识蒸馏的方式,将大网络中的高频信息传递给性能较弱的小网络,达到无需修改小网络的结构便能有效提升小网络高分辨率图像重建的效果,训练出轻量级的超分辨网络。通过与现有算法进行定量比较可知,提出的算法能在相同计算资源下取得更优的性能表现。 相似文献
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