基于超分辨率的概要纠错方法、装置、设备和存储介质

本申请涉及一种基于超分辨率的概要纠错方法、装置、设备和存储介质，所述方法包括：构建概要；概要沿用概要的寻址和插入，增加概要寻址的功能，输出概要的桶信息和数据流的寻址信息；构建基于超分辨率的概要纠错模型；概要纠错模型用于基于超分辨率重构思想，将压缩表示的单个概要重建为原始的数据流元素；采用离线数据集对概要纠错模型进行预先训练；通过客户端‑服务端方式采用预训练后的概要纠错模型在线重构概要的数据流序列，并对概要纠错模型进行微调。该方法不改动实际部署的概要系统，对已经记录的概要信息通过超分辨率模型进行在线重建，通过真实或合成数据集进行预先训练，支持分布式环境下的概要纠错，提升数据流概要的查询精确度。