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龙图腾网获悉江苏濠汉信息技术有限公司申请的专利基于线性注意力和知识蒸馏的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：CN120563348B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202510714980.X，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权基于线性注意力和知识蒸馏的图像恢复方法是由戴相龙;王晓鹏;李学钧;胡彬;蒋勇;何成虎设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于线性注意力和知识蒸馏的图像恢复方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于线性注意力和知识蒸馏的图像恢复方法，涉及数据处理技术领域，包括：获取样本图像数据集，基于样本图像数据集进行迭代训练，获得训练完成的教师网络；利用训练完成的教师网络对学生网络进行知识蒸馏，并利用学生网络训练损失函数对学生网络的参数进行调整，直至满足预设条件，获得训练完成的学生网络，利用学生网络对图像进行恢复。本发明解决现有技术中图像恢复过程中计算复杂度高、模型训练效率低的技术问题，通过利用教师网络进行知识蒸馏，使得学生网络能够在保持较低计算复杂度的同时，模仿教师网络的特征表示，提高图像恢复的效果，达到提升图像恢复质量，同时减少计算资源的消耗，增强模型的应用性和效率的技术效果。

本发明授权基于线性注意力和知识蒸馏的图像恢复方法在权利要求书中公布了：1.基于线性注意力和知识蒸馏的图像恢复方法，其特征在于，所述方法包括： 获取样本图像数据集，基于所述样本图像数据集进行迭代训练，获得训练完成的教师网络，其中，所述教师网络包括依次连接的教师网络输入层、第一图像预处理模块、多个视觉Transformer模块、第一图像后处理模块和教师网络输出层； 利用训练完成的教师网络对学生网络进行知识蒸馏，并利用学生网络训练损失函数对学生网络的参数进行调整，直至满足预设条件，获得训练完成的学生网络，利用所述学生网络对图像进行恢复，包括： 将单次训练样本集输入训练完成的教师网络中，获得教师网络的多个视觉Transformer模块在生成过程中的输出特征； 将所述单次训练样本集输入学生网络输入层，利用第二图像预处理模块进行图像预处理，输出特征，其中和分别为图像的宽和高，表示卷积通道数； 将所述输出特征输入多个线性Transformer模块中第q个线性Transformer模块中进行分析，输出，其中，为正整数，为线性Transformer模块的总数； 将多个线性Transformer模块的输出结果输入学生网络的第二图像后处理模块，获得输出恢复后图像数据； 根据输出恢复后图像数据、单次训练样本集和教师网络的多个视觉Transformer模块在生成过程中的输出特征，结合学生网络训练损失函数对学生网络的参数进行调整，并利用梯度下降算法进行网络参数更新，获得训练完成的学生网络； 输出特征经过层标准化处理得到； 将线性映射到=，其中A表示权重参数，b表示偏置项； 计算，表示提取矩阵的对角线元素； 计算，其中，为标量值； 计算，其中，表示逐元素乘积，为注意力权重； 将经过一层1×1卷积、一层3×3卷积和一层1×1卷积处理得到输出。

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