HyperAIHyperAI
منذ 2 أشهر

BasicVSR++: تحسين زيادة دقة الفيديو من خلال التوسيع المحسن والمحاذاة

Chan, Kelvin C. K. ; Zhou, Shangchen ; Xu, Xiangyu ; Loy, Chen Change
BasicVSR++: تحسين زيادة دقة الفيديو من خلال التوسيع المحسن
والمحاذاة
الملخص

الهيكل المتكرر هو خيار شائع لإطار العمل في مهمة تحسين دقة الفيديو. الطريقة الأكثر تقدماً، BasicVSR، تعتمد على الانتشار الثنائي الاتجاه مع محاذاة الميزات لاستغلال المعلومات من الفيديو الإدخالي بأكمله بشكل فعال. في هذه الدراسة، نعيد تصميم BasicVSR من خلال اقتراح الانتشار الشبكي من الدرجة الثانية والمحاذاة المتشوهة بارشاد التدفق. نوضح أن تمكين الإطار المتكرر بالانتشار والمحاذاة المعززة يمكن أن يؤدي إلى استغلال أفضل للمعلومات الزمانية والمكانية عبر الإطارات غير المحاذاة للفيديو. تؤدي المكونات الجديدة إلى أداء محسن تحت قيود حسابية مشابهة. وبشكل خاص، يتفوق نموذجنا BasicVSR++ على BasicVSR بمقدار 0.82 ديسيبل في PSNR مع عدد مماثل من المعلمات. بالإضافة إلى تحسين دقة الفيديو، فإن BasicVSR++ يتميز بقدرته على التعميم الجيد في مهام استعادة الفيديو الأخرى مثل تحسين الفيديو المضغوط. في تحديات NTIRE 2021 لتحسين دقة الفيديو وتحسين الفيديو المضغوط، حصل BasicVSR++ على ثلاثة بطاقات وميدالية فضية واحدة. سيتم إطلاق الأكواد والنماذج إلى MMEditing.

BasicVSR++: تحسين زيادة دقة الفيديو من خلال التوسيع المحسن والمحاذاة | أحدث الأوراق البحثية | HyperAI