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视频超分辨率深度学习模型设计(一)
时间 2020-12-27
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目录 图像超分与去噪 视频与图像区别和难点 视频帧对齐 视频帧融合 视频超分与去噪 方案分析 方案分析:感知能力不够强 方案分析:时序信息不充分 方案分析:特征表达不高效 改进方案 实验结果 方案总结 方案优缺点 图像超分与去噪 卷积网络在超分辩和去噪上泛应用,网络结构大致会有以下特点: 1.残羞结构 超分领城普遍认为更深的网络可以带来更优的性能,残差结构适合训练更深的网络模型 例如: EDSR.
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