space-time video super-resolution | BriefGPT

关键词space-time video super-resolution

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时空视频超分辨率与神经算子
通过引入物理信息的神经网络，本文提出了解决空时视频超分辨率问题的方法，该方法能够准确处理大运动中的运动估计和运动补偿问题，并在固定大小和连续空时视频超分辨率任务中超过同类技术。
PDF3 months ago
适应尺度的特征聚合用于高效时空视频超分辨率
通过选择适当的处理尺度，提出了一种自适应选择子网络的 SAFA 网络，用于进行时空视频超分辨率（STVSR）任务，取得了较好的性能。
PDF8 months ago
CVPRVideoINR：学习视频隐式神经表示实现连续的时空超分辨率
本研究提出了 Video Implicit Neural Representation (VideoINR) 的框架，支持任意空间分辨率和帧率的 STVSR，相比之前的方法在超出训练分布范围的数据上表现出更好的性能，这对提高视频质量有着很大
PDF2 years ago
RSTT: 实时时空变换器用于时空视频超分辨率
提出了一种基于空间 - 时间变换器的方法来解决空间 - 时间视频超分辨率问题，相比于基于卷积神经网络的方法，这种方法不需要明确使用单独的构建模块进行时间插值和空间超分辨率，而是只使用一个端到端的转换器架构，并且具有更快的推理速度和更少的参数
PDF2 years ago
CVPR可控时空视频超分辨率的时间调制网络
本文提出了一种使用 “时间调制网络” 的方法，结合弯曲卷积和局部时间特征比较模块来处理视频的短期和长期动作线索，以提高低分辨率和低帧率视频的空间和时间分辨率，实验结果表明，该方法的性能优于现有的 STVSR 方法。
PDF3 years ago
CVPRZooming SlowMo：一种高效的时空视频超分辨率单阶段框架
本文提出了一种单阶段空时视频超分辨率框架，通过特征时间插值模块临时插入缺失的低分辨率帧特征来捕捉局部的时间上下文，从而直接从低分辨率和低帧率视频中重建出高分辨率慢动作视频序列，并在广泛使用的基准测试中表现出良好的质量和速度。
PDF3 years ago