論文の概要: A Survey of Deep Learning Video Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.03216v1
• Date: Tue, 03 Jun 2025 05:42:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 21:20:13.955339
• Title: A Survey of Deep Learning Video Super-Resolution
• Title（参考訳）: 深層学習映像の高分解能化に関する調査
• Authors: Arbind Agrahari Baniya, Tsz-Kwan Lee, Peter Eklund, Sunil Aryal,
• Abstract要約: ビデオ超解像(VSR)は低レベルコンピュータビジョンにおける顕著な研究課題である。 深層学習技術は、VSR研究において重要な役割を果たしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.074960192271861
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Video super-resolution (VSR) is a prominent research topic in low-level computer vision, where deep learning technologies have played a significant role. The rapid progress in deep learning and its applications in VSR has led to a proliferation of tools and techniques in the literature. However, the usage of these methods is often not adequately explained, and decisions are primarily driven by quantitative improvements. Given the significance of VSR's potential influence across multiple domains, it is imperative to conduct a comprehensive analysis of the elements and deep learning methodologies employed in VSR research. This methodical analysis will facilitate the informed development of models tailored to specific application needs. In this paper, we present an overarching overview of deep learning-based video super-resolution models, investigating each component and discussing its implications. Furthermore, we provide a synopsis of key components and technologies employed by state-of-the-art and earlier VSR models. By elucidating the underlying methodologies and categorising them systematically, we identified trends, requirements, and challenges in the domain. As a first-of-its-kind survey of deep learning-based VSR models, this work also establishes a multi-level taxonomy to guide current and future VSR research, enhancing the maturation and interpretation of VSR practices for various practical applications.
• Abstract（参考訳）: ビデオ超解像(VSR)は、ディープラーニング技術が重要な役割を果たしてきた低レベルコンピュータビジョンにおける顕著な研究トピックである。 ディープラーニングの急速な進歩と、VSRにおけるその応用は、文学におけるツールや技術の普及につながった。 しかし、これらの手法の使用は適切に説明されず、決定は主に量的改善によって引き起こされる。 複数の領域にまたがるVSRの潜在的な影響を考慮に入れると、VSR研究で採用される要素や深層学習の方法論を包括的に分析することが不可欠である。 この方法論的分析は、特定のアプリケーションのニーズに合ったモデルのインフォメーション開発を促進する。 本稿では,深層学習に基づくビデオ超解像モデルの概要を概説し,各コンポーネントについて検討し,その意義について考察する。 さらに、最先端のVSRモデルやそれ以前のVSRモデルで採用される重要なコンポーネントや技術のシナプスも提供する。 基礎となる方法論を解明し、それらを体系的に分類することで、私たちはドメインのトレンド、要件、課題を特定しました。 深層学習に基づくVSRモデルの先駆的な調査として、この研究は、現在および将来のVSR研究をガイドする多段階分類を確立し、様々な実用化のためのVSRプラクティスの成熟と解釈を強化する。

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