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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利基于注意力机制的轻量级深度视频帧插值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：CN116320246B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202310313377.1，技术领域涉及：H04N7/01；该发明授权基于注意力机制的轻量级深度视频帧插值方法是由李益格;杨高波设计研发完成，并于2023-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注意力机制的轻量级深度视频帧插值方法在说明书摘要公布了：本公开实施例中提供了一种基于注意力机制的轻量级深度视频帧插值方法，属于图像处理技术领域，具体包括：构建基于注意力机制的轻量级视频帧的初始插值模型；获取多个图像三元组作为训练集；初始化模型参数，设置迭代次数，根据初始模型合成的插值帧和参考帧之间的差异设置L1损失函数和感知损失函数，并且对初始模型进行端到端的训练，迭代优化初始模型的参数，得到目标插值模型；将待处理数据输入目标插值模型，得到合成的中间帧图像作为插值帧。通过本公开的方案，增强了运动相关的特征表达，抑制了背景等不重要信息的特征表达，提升了插帧质量指标和视觉效果的同时，参数量得到了极大的缩减，并且降低了模型的内存消耗，提高了插帧效率。

本发明授权基于注意力机制的轻量级深度视频帧插值方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制的轻量级深度视频帧插值方法，其特征在于，包括： 步骤1，构建基于注意力机制的轻量级视频帧的初始插值模型，该模型依次包括预处理模块、运动增强模块、U-Net骨干网络、生成子模块，所述U-Net骨干网络包括幽灵模块； 步骤2，获取多个图像三元组作为训练集，其中，所述图像三元组包括前后两帧的输入帧和中间的参考帧； 步骤3，初始化模型参数，设置迭代次数，根据初始模型合成的插值帧和参考帧之间的差异设置L1损失函数和感知损失函数，并且对初始模型进行端到端的训练，迭代优化初始模型的参数，得到目标插值模型； 步骤4，将待处理数据输入目标插值模型，得到合成的中间帧图像作为插值帧； 所述步骤4具体包括： 将待处理数据输入目标插值模型，预处理模块将输入帧进行通道维度上的扩张，得到输入帧的特征图； 运动增强模块的通道增强子模块将输入帧的特征图进行全局平均池化后通过一个二维卷积层实现通道维度扩张，将对应通道权值取差值后再通过一个二维卷积层压缩至原有通道数，并将得到的通道注意力系数与对应的通道特征相乘； 运动增强模块的空间增强子模块通过全局平均池化层和二维卷积层，通过计算每个位置通道之间的相似度，获得空间注意力系数并将其与前后帧特征相乘； 幽灵模块将特征图进行常规二维卷积操作生成部分特征图，剩余特征图使用cheap操作，使用深度可分离卷积生成冗余特征图，最后将两部分的特征图在通道维度上进行堆叠作为最后的输出特征； 将输出特征输入生成子模块进行卷积核预测、偏移量预测和遮挡掩膜预测后，通过一层自适应形变层根据映射关系对相应的像素进行采样和线性结合生成中间帧图像作为插值帧。

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