本文介绍了一种适用于低内存嵌入式设备的快速分割卷积神经网络（Fast-SCNN），通过多个分辨率分支同时计算低级特征和高级特征，实现了高分辨率的空间细节与深度特征的结合。在 Cityscapes 数据集上，该网络以每秒 123.5 帧的速度获得了 68.0％的平均交并比准确率。

本论文介绍了一种名为RBPGAN的视频超分辨率算法，旨在生成具有时间上连贯性和空间细节的解决方案。该算法通过集成两种先进模型，并使用不同数据集进行实验，证明在时间上具有一致的细节方面优于早期研究成果。