基于层次特征复用的视频超分辨率重建OA北大核心CSTPCD
当前的深度卷积神经网络方法,在视频超分辨率任务上实现的性能提升相对于图像超分辨率任务略低,部分原因是它们对层次结构特征中的某些关键帧间信息的利用不够充分.为此,提出一个称作层次特征复用网络(Hierarchical feature reuse network,HFRNet)的结构,用以解决上述问题.该网络保留运动补偿帧的低频内容,并采用密集层次特征块(Dense hierarchical feature block,DHFB)自适应地融合其内部每…查看全部>>
周圆;王明非;杜晓婷;陈艳芳
天津大学电气自动化与信息工程学院,天津300072天津大学电气自动化与信息工程学院,天津300072天津大学电气自动化与信息工程学院,天津300072天津大学电气自动化与信息工程学院,天津300072
计算机与自动化
层次特征复用卷积神经网络特征融合视频超分辨率重建
《自动化学报》 2024 (9)
P.1736-1746,11
国家自然科学基金联合基金项目(U2006211)国家重点研发计划(2020YFC1523204)资助。
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