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BasicVSR:探寻视频超分辨率及其以外的基本组件

计算机视觉与模式识别 2021-04-08 v2

摘要

视频超分辨率(VSR)方法往往比图像对应方法具有更多组件,因为它们需要利用额外的时间维度。复杂设计并不少见。在本研究中,我们希望理清脉络,并基于四种基本功能——即传播、对齐、聚合和上采样——重新思考 VSR 的一些最核心组件。通过复用一些现有组件并做最小重设计,我们展示了一个简洁的流程 BasicVSR,与许多最先进算法相比,在速度和复原质量上取得了引人注目的提升。我们进行系统分析以解释此类增益如何获得并讨论陷阱。我们进一步通过提出信息补充机制和耦合传播方案来促进信息聚合,展示了 BasicVSR 的可扩展性。BasicVSR 及其扩展 IconVSR 可作为未来 VSR 方法的强基线。

关键词

引用

@article{arxiv.2012.02181,
  title  = {BasicVSR: The Search for Essential Components in Video Super-Resolution and Beyond},
  author = {Kelvin C. K. Chan and Xintao Wang and Ke Yu and Chao Dong and Chen Change Loy},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2012.02181},
  year   = {2021}
}

备注

CVPR 2021 camera-ready