論文の概要: BasicVSR: The Search for Essential Components in Video Super-Resolution
and Beyond
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.02181v2
- Date: Wed, 7 Apr 2021 11:23:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-23 18:11:28.102442
- Title: BasicVSR: The Search for Essential Components in Video Super-Resolution
and Beyond
- Title（参考訳）: BasicVSR: ビデオのスーパーリゾリューションに欠かせないコンポーネントの検索
- Authors: Kelvin C.K. Chan, Xintao Wang, Ke Yu, Chao Dong, Chen Change Loy
- Abstract要約: ビデオ超解像(VSR)アプローチは、画像よりも多くのコンポーネントを持つ傾向がある。
高速化と回復性の向上を図った簡潔なパイプライン「BasicVSR」について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.62146968824682
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Video super-resolution (VSR) approaches tend to have more components than the
image counterparts as they need to exploit the additional temporal dimension.
Complex designs are not uncommon. In this study, we wish to untangle the knots
and reconsider some most essential components for VSR guided by four basic
functionalities, i.e., Propagation, Alignment, Aggregation, and Upsampling. By
reusing some existing components added with minimal redesigns, we show a
succinct pipeline, BasicVSR, that achieves appealing improvements in terms of
speed and restoration quality in comparison to many state-of-the-art
algorithms. We conduct systematic analysis to explain how such gain can be
obtained and discuss the pitfalls. We further show the extensibility of
BasicVSR by presenting an information-refill mechanism and a coupled
propagation scheme to facilitate information aggregation. The BasicVSR and its
extension, IconVSR, can serve as strong baselines for future VSR approaches.
- Abstract（参考訳）: ビデオ超解像(VSR)アプローチは、追加の時間次元を利用する必要があるため、画像よりも多くのコンポーネントを持つ傾向がある。
複雑な設計は珍しくない。
本研究では,4つの基本機能,すなわち伝播,アライメント,アグリゲーション,アップサンプリングによって導かれるvsrの結び目を解き,最も重要な要素を再考したい。
最小限の再設計で追加された既存のコンポーネントを再利用することにより、多くの最先端アルゴリズムと比較して、スピードと復元品質の面で魅力的な改善を実現する簡潔なパイプラインであるBasicVSRを示す。
このような利得の獲得方法を説明し,落とし穴を考察するために,系統的分析を行う。
さらに,情報集約を容易にするための情報補充機構と結合伝搬方式を提示することにより,BasicVSRの拡張性を示す。
BasicVSRとその拡張であるIconVSRは、将来のVSRアプローチの強力なベースラインとして機能する。
関連論文リスト
- Arbitrary-Scale Video Super-Resolution with Structural and Textural Priors [80.92195378575671]
Arbitraスケール超解像(AVSR)の強いベースラインについて述べる。
次に、事前学習したVGGネットワークから計算したマルチスケールの構造とテクスチャをベースラインに組み込むことにより、ST-AVSRを導入する。
総合的な実験により、ST-AVSRは最先端技術よりも超解像品質、一般化能力、推論速度を大幅に改善することが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-13T15:27:39Z) - Learning Detail-Structure Alternative Optimization for Blind
Super-Resolution [69.11604249813304]
そこで我々は,ブラインドSRに先立ってカーネルを曖昧にすることなく,再帰的な詳細構造代替最適化を実現する,有効かつカーネルフリーなネットワークDSSRを提案する。
DSSRでは、細部構造変調モジュール(DSMM)が構築され、画像の詳細と構造の相互作用と協調を利用する。
本手法は既存の手法に対して最先端の手法を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-03T14:44:17Z) - RRSR:Reciprocal Reference-based Image Super-Resolution with Progressive
Feature Alignment and Selection [66.08293086254851]
本稿では,RefSRネットワークの学習を強化するための相互学習フレームワークを提案する。
新たに提案したモジュールは,マルチスケールの特徴空間に参照入力画像をアライメントし,参照認識機能の選択を行う。
我々は,最近のRefSRモデルが相互学習パラダイムによって一貫した改善が可能であることを実証的に示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-08T12:39:35Z) - Sliding Window Recurrent Network for Efficient Video Super-Resolution [0.0]
ビデオ超解像(VSR)は、高解像度のフレームを低解像度の入力列から復元するタスクである。
本研究では,テキストスライディングウィンドウをベースとしたリカレントネットワーク(SWRN)を提案する。
筆者らはREDSデータセットを用いて,提案手法をモバイルデバイスに適用し,視覚的に快適な結果が得られることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-24T15:23:44Z) - Structured Sparsity Learning for Efficient Video Super-Resolution [99.1632164448236]
我々は、ビデオ超解像(VSR)モデルの特性に応じて、構造化スパシティ学習(SSL)と呼ばれる構造化プルーニング手法を開発する。
SSLでは,残差ブロック,リカレントネットワーク,アップサンプリングネットワークなど,VSRモデルのいくつかの重要なコンポーネントに対するプルーニングスキームを設計する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-15T17:36:04Z) - STDAN: Deformable Attention Network for Space-Time Video
Super-Resolution [39.18399652834573]
本稿では,STDAN と呼ばれる,STVSR のための変形可能なアテンションネットワークを提案する。
まず、より近隣の入力フレームから豊富なコンテンツを得ることができるLSTFI(long-short term feature)モジュールを考案する。
第2に,空間的・時間的文脈を適応的に捕捉・集約する時空間変形可能特徴集合(STDFA)モジュールを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-14T03:40:35Z) - BasicVSR++: Improving Video Super-Resolution with Enhanced Propagation
and Alignment [90.81396836308085]
我々は,伝播とアライメントの強化による再生フレームワークの強化により,映像情報をより効果的に活用できることを示す。
我々のモデルである BasicVSR++ は PSNR で BasicVSR を 0.82 dB で上回っている。
BasicVSR++は圧縮ビデオ強化などの他のビデオ復元タスクによく一般化される。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-27T17:58:31Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。