ABSTRACT Konvolutionella neurala nätverk har i stor utsträckning tillämpas i många låg nivå vision uppgifter. I detta dokument föreslår vi en video super-upplösning (SR) metod som heter förstärkt video SR-nätverk med restblock (EVSR). Den föreslagna EVSR utnyttjar helt spatio-temporal information och kan implicit fånga rörelse samband mellan på varandra följande ramar. Till skillnad från konventionella metoder för video-SR kräver därför EVSR inte någon explicit rörelsekompensationsprocess. Dessutom uppvisar resterande utbildningsramar spetskompetens i konvergensgrad och resultatförbättringar. Baserat på detta föreslås restblock och lång skip-anslutning med dimensionsjusteringsskikt för att förutsäga högfrekvensdetaljer. Omfattande experiment bekräftar överlägsenheten i vårt tillvägagångssätt jämfört med toppmoderna algoritmer.
I REF föreslås en super-upplösning video metod som heter den förbättrade video super-upplösning nätverk med restblock.
Video Super-Resolution via Residual Learning
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}