論文の概要: Video Super-Resolution with Recurrent Structure-Detail Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.00455v1
• Date: Sun, 2 Aug 2020 11:01:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-03 19:47:11.622724
• Title: Video Super-Resolution with Recurrent Structure-Detail Network
• Title（参考訳）: Recurrent Structure-Detail Network を用いたビデオ超解像
• Authors: Takashi Isobe, Xu Jia, Shuhang Gu, Songjiang Li, Shengjin Wang, Qi Tian
• Abstract要約: ほとんどのビデオ超解像法は、時間的スライディングウィンドウ内の隣接するフレームの助けを借りて単一の参照フレームを超解する。 本稿では,従来のフレームを有効かつ効率的に利用し,現行のフレームを超解する新しいビデオ超解法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 120.1149614834813
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most video super-resolution methods super-resolve a single reference frame with the help of neighboring frames in a temporal sliding window. They are less efficient compared to the recurrent-based methods. In this work, we propose a novel recurrent video super-resolution method which is both effective and efficient in exploiting previous frames to super-resolve the current frame. It divides the input into structure and detail components which are fed to a recurrent unit composed of several proposed two-stream structure-detail blocks. In addition, a hidden state adaptation module that allows the current frame to selectively use information from hidden state is introduced to enhance its robustness to appearance change and error accumulation. Extensive ablation study validate the effectiveness of the proposed modules. Experiments on several benchmark datasets demonstrate the superior performance of the proposed method compared to state-of-the-art methods on video super-resolution.
• Abstract（参考訳）: ほとんどのビデオ超解像法は、時間的スライディングウィンドウ内の隣接するフレームの助けを借りて単一の参照フレームを超解する。 リカレントベースのメソッドに比べて効率が低くなります。 そこで本研究では,従来のフレームを有効かつ効率的に利用し,現在のフレームを超解するビデオ超解法を提案する。 入力を、複数の提案された2ストリーム構造-詳細ブロックからなる繰り返しユニットに供給される構造と詳細コンポーネントに分割する。 また、現在のフレームが隠蔽状態からの情報を選択的に使用できるようにする隠蔽状態適応モジュールを導入し、外観変化やエラー蓄積に対する堅牢性を高める。 広範なアブレーション実験により,提案モジュールの有効性が検証された。 いくつかのベンチマークデータセットの実験は、ビデオ超解像における最先端手法と比較して提案手法の優れた性能を示す。

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