Nya framsteg i video super-upplösning har visat att konvolutionella neurala nätverk i kombination med rörelsekompensation kan sammanfoga information från flera låg upplösning (LR) ramar för att generera högkvalitativa bilder. Nuvarande state-of-the-art metoder bearbeta ett parti LR ramar för att generera en enda hög upplösning (HR) ram och köra detta schema i ett skjutfönster mode över hela videon, effektivt behandla problemet som ett stort antal separata multi-frame super-upplösning uppgifter. Detta tillvägagångssätt har två huvudsakliga svagheter: 1) Varje inmatningsram bearbetas och förvrängs flera gånger, vilket ökar beräkningskostnaden, och 2) varje utgångsram uppskattas självständigt beroende på inmatningsramarna, vilket begränsar systemets förmåga att producera tidsmässigt konsekventa resultat. I detta arbete föreslår vi en end-to-end trainingable framerecurrent video super-resolution ram som använder den tidigare slutsatsen HR uppskattning för att super-löse den efterföljande ramen. Detta uppmuntrar naturligtvis tidsmässigt konsekventa resultat och minskar beräkningskostnaden genom att förvränga endast en bild i varje steg. Dessutom, på grund av dess återkommande karaktär, den föreslagna metoden har möjlighet att assimilera ett stort antal tidigare ramar utan ökade beräkningskrav. Omfattande utvärderingar och jämförelser med tidigare metoder validerar styrkan i vår strategi och visar att den föreslagna ramen avsevärt kan överträffa den nuvarande tekniken.
Sajjadi et.al REF föreslog en ram-återkommande video super-upplösning ram som använder den tidigare slutsatsen HR uppskattning för att super-löse den efterföljande ramen.
Frame-Recurrent Video Super-Resolution
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}