基于迭代融合框架的深度嵌入式全锐化优化模型与高效算法研究
深度嵌入式全锐化是一种用于增强全影像细节的技术，而迭代融合框架是一种用于优化模型性能的方法。本研究旨在提出一种基于迭代融合框架的深度嵌入式全锐化优化模型和高效算法。
首先，我们设计了一个深度嵌入式全锐化模型，该模型由多个卷积层、池化层和全连接层组成。我们使用卷积核对全影像进行滤波操作，以增强细节，并使用池化层对特征进行下采样，减少计算量。最后，我们使用全连接层将特征图映射到输出像素值。
然后，我们引入了迭代融合框架来进一步优化模型性能。该框架以全影像和模型输出为输入，通过多次迭代计算来逐步优化全锐化结果。在每次迭代中，我们使用模型输出与全影像的残差进行更新，以改善模型的预测能力。同时，我们使用一个权重矩阵来平衡全影像和模型输出的贡献，以获得更好的混合结果。通过多次迭代，我们可以逐步提升全锐化的细节增强效果。
最后，为了提高算法的效率，我们还设计了一种高效的算法。该算法通过并行计算和优化算法
实现，可以加快模型的计算速度。我们使用GPU并行计算模型的卷积和池化操作，以提高计算效率。同时，我们使用一些优化算法来加速全连接层的计算，减少内存开销和计算时间。
通过在多个数据集上的实验证明，我们的方法在细节增强效果和计算效率方面都优于传统方法。实验证明，我们的模型可以更好地提取全影像的细节，并且迭代融合框架可以进一步提高模型的锐化效果。此外，我们的算法在计算速度方面也具有显著的优势，可以实时处理大尺寸全影像数据。
并行计算框架综上所述，我们提出了一种基于迭代融合框架的深度嵌入式全锐化优化模型和高效算法。这种方法在细节增强效果和计算效率方面都表现出，有望在实际应用中发挥重要作用。