Real-Time Video Super-Resolution with Spatio-Temporal Networks and Motion Compensation

摘要

卷积神经网络实现了准确的图像超分辨率。

然而，最近受益于视频超分辨率中的时间相关性的尝试仅限于朴素或低效的架构。

在本文中，我们介绍了时空亚像素卷积网络，有效地利用时间冗余，提高重建精度，同时保持实时速度。

具体来说，我们讨论了early fusion，slow fusion​​和3D卷积在多个连续视频帧联合处理中的应用。

我们还提出了一种新颖的联合运动补偿和视频超分辨率算法，其效率比竞争方法高几个数量级，依赖于在一个端到端可训练的快速多分辨率空间转换模块。

这些贡献提供了更高的准确性和时间上更一致的视频，我们在质量和数量上进行了确认。

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