适应尺度的特征聚合用于高效时空视频超分辨率

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内容提要

本文提出了一种新的时空视频上采样方法,利用深度学习网络框架融合视频超分辨率和帧插值,计算时间加快了7倍,参数数量减少30%,同时实现更好的定量和定性结果。

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关键要点

  • 提出了一种新的时空视频上采样方法
  • 利用端到端深度学习网络框架融合视频超分辨率和帧插值
  • 通过加权方案有效融合输入帧,无需显式运动补偿
  • 计算时间加快了7倍
  • 参数数量减少30%
  • 实现更好的定量和定性结果
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