基于 GAN 的视频增强超分辨率综述
图像与视频处理
2024-08-31 v2 计算机视觉与模式识别
机器学习
多媒体
摘要
本汇编汇集了多项研究论文的亮点，全面概述了利用生成对抗网络（GAN）等深度学习算法在图像和视频超分辨率领域的最新进展。涵盖的研究总结提供了 addressing 图像和视频质量提升问题的新技术，例如用于视频超分辨率的递归学习、新型损失函数、帧率增强以及注意力模型的集成。这些方法通常使用 PSNR、SSIM 和感知指数等标准进行评估。这些旨在提高低分辨率视频视觉清晰度和质量的进步，在从监控技术到医学成像等各种行业具有巨大潜力。此外，本汇编深入探讨了生成对抗网络这一更广泛的领域，探索了其原理、训练方法以及在广泛领域中的应用，同时强调了在这个快速发展和变化的人工智能领域中未来研究的挑战与机遇。
引用
@article{arxiv.2312.16471,
title = {A Survey on Super Resolution for video Enhancement Using GAN},
author = {Ankush Maity and Roshan Pious and Sourabh Kumar Lenka and Vishal Choudhary and Sharayu Lokhande},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.16471},
year = {2024}
}
备注
7 pages