中山大学任文琦获国家专利权
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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于动态数据集蒸馏的高效超高分辨率图像恢复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：CN120765511B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511240626.4，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种基于动态数据集蒸馏的高效超高分辨率图像恢复方法是由任文琦;李汭恒;李雅文;陈星池;郑卓然设计研发完成，并于2025-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于动态数据集蒸馏的高效超高分辨率图像恢复方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于动态数据集蒸馏的高效超高分辨率图像恢复方法包括步骤：获取原始退化图像数据集和原始清晰图像数据集，并构建完整数据集；对原始退化图像数据集、原始清晰图像数据集进行下采样后分别送入ViT编码器和CLIP编码器进行特征提取，对ViT编码器提取的第一特征图计算方差作为第一复杂度得分，对CLIP编码器提取的第二特征图计算方差作为第二复杂度得分；基于动态样本选择机制为每个图像数据分别分配复杂度权重和不确定性权重，为每个图像数据计算得到选择分数；选出选择分数在靠前的图像数据构建数据子集，并基于卷积神经网络对数据子集进行微调；将数据子集训练图像恢复模型。本发明解决当前深度学习在图像恢复中面临的高成本问题。
本发明授权一种基于动态数据集蒸馏的高效超高分辨率图像恢复方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态数据集蒸馏的高效超高分辨率图像恢复方法，其特征在于，包括步骤： 获取原始退化图像数据集和原始清晰图像数据集，并构建完整数据集； 对所述原始退化图像数据集、所述原始清晰图像数据集进行下采样后分别送入ViT编码器和CLIP编码器进行特征提取，对所述ViT编码器提取的第一特征图计算方差作为第一复杂度得分，对所述CLIP编码器提取的第二特征图计算方差作为第二复杂度得分； 基于动态样本选择机制为每个图像数据的所述第一复杂度得分、所述第二复杂度得分分别分配复杂度权重和不确定性权重，并基于所述动态样本选择机制为每个图像数据计算得到选择分数； 选择所述选择分数在靠前的预设比例的所述图像数据构建数据子集，并基于卷积神经网络对所述数据子集进行微调； 将所述数据子集训练图像恢复模型。
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