For video super-resolution, current state-of-the-art approaches either
process multiple low-resolution (LR) frames to produce each output
high-resolution (HR) frame separately in a sliding window fashion or
recurrently exploit the previously estimated HR frames to super-resolve the
fol
本文提出了一种用于视频超分辨率的端到端深度学习网络，其中通过光流重建和图像超分辨率的结合，采用粗到细的方式实现了高分辨率光流的重建和精细细节的恢复，以解决视频 SR 中针对低分辨率光流与高分辨率输出间存在的分辨率矛盾问题，并通过广泛实验证明了其在提高视频 SR 性能方面的有效性及其在 Vid4 和 DAVIS-10 数据集上的最新成果。