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Selective Kernel and Offset Prediction Network for Video Super-Resolution
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AI
DOI：10.1007/978-981-95-3729-7_9.png)
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摘要
En 中文
在视频超分辨率（VSR）领域，精确建模帧间传播和特征对齐是提高重建质量的关键。尽管现有方法取得了一定成功，但仍面临对齐误差累积、动态场景中复杂运动的不足对齐以及多帧特征融合不足等挑战。本文提出了一种新型视频超分辨率网络，称为选择性核和偏移预测网络（SK-OPNet）。我们设计了两个模块：多输入选择性核注意力（M-SKA）模块和多尺度偏移预测（MSOP）模块。M-SKA模块动态融合多帧特征，增强跨时间尺度的信息交互，提高特征传播的稳定性和表示能力。MSOP模块利用多尺度特征进行偏移预测，有效提高低纹理和大运动区域的对齐精度。实验结果表明，SK-OPNet实现了优异的传播稳定性和对齐性能，提升了视频超分辨率性能。
Keyword:
Video Super-Resolution
Inter-Frame Propagation
Feature Alignment
Selective Kernel
Offset Prediction
期刊
I
IF:
0
论文数:
33
被引数:
0
机构
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