中国科学院深圳先进技术研究院刘翼豪获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利一种用于评估深度超分辨率网络泛化能力的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114743065B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210316376.8，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种用于评估深度超分辨率网络泛化能力的方法是由刘翼豪;董超;乔宇;赵恒远;顾津锦设计研发完成，并于2022-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种用于评估深度超分辨率网络泛化能力的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于评估深度超分辨率网络泛化能力的方法。该方法包括：针对超分辨率模型，选取参考数据集，该超分辨率模型在参考数据集上的性能已知；将参考数据集和待测的目标数据集分别输入到超分辨率模型，获得对应的参考深度统计特征和目标深度统计特征；对获得的参考深度统计特征和目标深度统计特征进行降维；将降维后的参考深度统计特征和目标深度统计特征分别拟合到设定分布上，得到反映数据分布特征的分布参数；计算参考数据集对应分布和目标数据集对应分布之间的距离，以评估所述超分辨率模型的泛化性。本发明通过网络本身内部的深度统计特征，将图像内容和退化进行了解耦，提供非参数化、解释性强且非学习的泛化性评估指标。
本发明授权一种用于评估深度超分辨率网络泛化能力的方法在权利要求书中公布了：1.一种用于评估深度超分辨率网络泛化能力的方法，包括以下步骤： 针对超分辨率模型，选取参考数据集，该超分辨率模型在参考数据集上的性能已知； 将所述参考数据集和待测的目标数据集分别输入到所述超分辨率模型，获得对应的参考深度统计特征和目标深度统计特征； 对获得的参考深度统计特征和目标深度统计特征进行降维； 将降维后的参考深度统计特征和目标深度统计特征分别拟合到设定分布上，得到反映数据分布特征的分布参数；其中，所述设定分布是广义高斯分布，所述分布参数包括形状参数和方差参数； 计算所述参考数据集对应分布和所述目标数据集对应分布之间的距离以测量泛化误差，从而得出泛化指标SRGA，以所述泛化指标SRGA评估所述超分辨率模型的泛化性。
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