一种超透镜视频增强用神经网络建模方法及应用

本发明公开了一种超透镜视频增强用神经网络建模方法，包括：获取待增强超透镜视频和清晰视频数据对，组成超透镜视频数据集；基于超透镜视频数据集，利用知识蒸馏训练网络对其中的学生生成器进行训练，最终优化获得的学生生成器即为所述超透镜视频增强用神经网络。本发明通过结合黑盒知识蒸馏技术，引入教师生成器模型与轻量化学生生成器模型的协同训练，使学生生成器模型能够在显著降低计算复杂度和参数量的同时，学习教师生成器模型的视频增强能力，实现超透镜视频的增强与高效恢复，同时满足便携式和嵌入式设备实时恢复的部署需求。本发明结构简单，易于实现，适用范围广，通用性强。