本文介绍了视频超分重建技术，特别是结合时序群组注意力的方法，该方法通过考虑帧间时序关系提升视频重建质量。通过Python代码示例展示了如何分组并计算帧权重，以实现更准确的超分重建效果。
视频超分重建是一种通过提高视频的空间分辨率来改善视频质量的技术。它在许多应用领域中都有广泛的用途，如视频增强、监控系统和高清视频播放等。本文将介绍一种名为"视频超分重建与时序群组注意力"的方法，并提供相应的Python源代码。
在传统的视频超分重建方法中，通常使用单帧图像超分重建技术来处理视频的每一帧。然而，这种方法没有充分利用视频中帧与帧之间的时序关系。为了解决这个问题，"视频超分重建与时序群组注意力"方法引入了时序群组注意力机制。
时序群组注意力机制通过同时考虑当前帧及其周围帧之间的关系，以获得更准确的超分重建结果。它通过将视频帧分为不同的群组，每个群组包含多个连续的帧。然后，对于每个群组，通过计算帧之间的相似性来确定每个帧的权重。这些权重用于在超分重建过程中对每个帧进行加权，以提高最终的重建质量。
以下是使用Python实现的视频超分重建与时序群组注意力的示例代码：
import numpy as np
def video_super_resolution(frames):
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