Video Enhancement with Task-Oriented Flow（TOFlow）

最新推荐文章于 2024-09-15 07:16:15 发布

Cyiano

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分类专栏：深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Cyiano/article/details/79680860

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TOFlow是一种改进视频超分辨中光流估计的方法，通过联合训练学习任务相关的最佳光流，应用于视频插值、去噪和超分辨。与传统方法相比，TOFlow在处理光照、姿势变化等问题时效果更好，计算量更小，且可以自监督。它引入了Vimeo-90K数据集，提供更高分辨率的视频。实验表明，TOFlow在视频超分辨任务上表现优秀，尤其是在减少重影和处理噪声方面。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

                    
                    Video Enhancement with Task-Oriented Flow（TOFlow）论文笔记 
 
介绍 
曾经的视频超分辨方法都包含了两个重要的模块：动作估计和超分辨，其中动作估计大都是用CNN推测出光流flow来实现的。推测出光流的目的，主要是为了把输入的几帧图像（ It−1,It,It+1  I t − 1 , I t , I t + 1