05论文笔记《Video Super-Resolution via Bidirectional Recurrent Convolutional Networks》

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本文介绍《Video Super-Resolution via Bidirectional Recurrent Convolutional Networks》论文，探讨如何使用BRCN实现视频超分辨率。内容涉及SR的基本概念，RNN和BRCN的原理，以及BRCN相对于CNN和3D CNN的优势，旨在阐述BRCN如何利用时间序列信息提升视频重建效果。

《Video Super-Resolution via Bidirectional Recurrent Convolutional Networks》

通过双向循环卷积网络实现视频超分辨率

从RNN到BRCN

 

 

SR简介：

超分辨率(Super-Resolution, SR)是计算机视觉领域的一个经典应用, SR是指通过软件或硬件的方法, 从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像；

SR问题是一个有监督学习问题，说白了就是要找到一个合适的模型，学习低分辨率图像和高分辨率图像之间的映射关系

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2020ECCV VSR Video Super-Resolution with Recurrent Structure-Detail Network
eight_Jessen的博客
11-07 490
Video Super-Resolution with Recurrent Structure-Detail Network 1.总结 作者提出的网络将输入分成了结构和细节两部分，这些部分被送入到由几个proposed two-stream struct-detail模块。另外，引入了自适应隐藏层模块，允许当前帧可以有选择地使用来自隐藏层状态的信息，可以增强对外观变化和累积错误的鲁棒性。 分析比较： 以前VSR的方法时通过显式的运动的那个补偿来实现，先通过计算参考帧和邻帧的光流，然后对齐做超分。但是密集光流
Video Super-Resolution with Recurrent Structure-Detail Network阅读笔记
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Bidirectional Recurrent Convolutional Networks for Multi-Frame Super-Resolution
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视频超分：BRCN（Video Super-Resolution via Bidirectional Recurrent Convolutional Networks）
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12-29 1928
论文：应用双向循环卷积网络的视频超分辨率方法 代码：https://github.com/linan142857/BRCN 文章检索出处：IEEE TPAMI 2017考虑到RNN可以很好地模拟视频序列的长期时间依赖性，本文提出了一种双向循环卷积网络（BRCN）。主要贡献如下： 1）提出了一种适用于多帧SR的双向循环卷积网络，其中时间依赖性可以通过循环卷积和三维前馈卷积有效地建模。 2）它是一个端到端的框架，不需要前/后处理。我们的卷积可以缩放到任何空间大小和时间步长的视频。 下图为所提出的网络，包含前向子
视频超分：RSDN（Video Super-Resolution with Recurrent Structure-Detail Network）
WangsyHebut的博客
09-26 3103
论文：视频超分与循环的结构-细节网络 文章检索出处：2020 ECCV仅供学习使用，请勿转载。 我们提出了一种新颖的循环视频超分辨率方法，它将输入分为结构组件和细节组件，这些组件被馈入到几个two-stream structure-detail 模块所组成的循环单元中。另外还引入了隐藏状态适配模块，它允许当前帧有选择的使用来自隐藏状态的信息，以增强其对外观变化和错误累计的鲁棒性。在超分辨率的性能和速度方面，变表现非常出色。...
【图像超分辨率】Deep Learning for Image Super-resolution: A Survey
qq_41807261的博客
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1 介绍 本文旨在对利用深度学习方法进行图像超分辨率的最新进展进行全面的调查。一般来说，我们可以将现有的SR技术研究大致分为三大类：监督SR。无监督的SR，以及特定领域的SR。此外，我们还涵盖了其他一些重要的问题，比如公开的 基准数据集和性能评估指标。最后，我们在调查的最后强调了几个未来的方向和 今后应由社会进一步解决的开放性问题。 我们对基于深度学习的图像超分辨率技术进行了全面的回顾，包括问题设置、基准数据集、学习、特定领域SR应用等。 2）我们分层次、分结构地对基于深度学习的SR技术的最新进展进行了系统
Video SR-1
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一、Video Super-Resolution With Convolutional Neural Networks （TIP2016） 1、主要工作 提出基于CNN的视频超分算法； 提出三种结构，用来融合相邻的多帧信息； 提出预训练方法，利用图像数据对VSR模型预训练； 利用一种自适应运动补偿方案来处理视频中的快速运动物体和运动模糊； 2、三种结构 3、运动补偿（Motion Compensation） 运动补偿的作用其实就是多个相邻帧的对齐。 基于运动补偿算法，作者提出自适应运动补偿，用来解决大
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造未来
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代码：https://github.com/junpan19/RSDN 文章出自ECCV 2020，与CVPR 2020 VSR-TGA出自同一个作者团队. 文章思路 这篇文章的创新点在于将一帧图像分为了Structure和Detail两部分，其中，Structure部分包含低频信息，而Detail部分包含高频信息，最后两者分别进行处理。 算法的整体框架如下图： 从上图可以看到这是一种类似循环网络的处理方式，但实际结构中并没有用到循环结构，它的思路和FRVSR这篇文章类似，即是用前一时刻的处理结果作为后.
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《Recurrent Back-Projection Network for Video Super-Resolution》论文阅读之RBPN
Gavinmiaoc的博客
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Frame-Recurrent Video Super-Resolution-FRVSR阅读笔记
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【论文阅读】Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel.........
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Video Super-Resolution With Convolutional Neural Networks摘要：卷积神经网络（CNN）是一种特殊的深度神经网络（DNN）。迄今为止，它们已成功应用于图像超分辨率（SR）以及其他图像恢复任务。在本文中，我们考虑了视频超分辨率问题。我们提出了一种在视频的空间和时间维度上训练的CNN，以提高其空间分辨率。连续帧经过运动补偿并用作CNN的输入，CNN提供超分辨率视频帧作为输出。我们研究了在一个CNN架构中组合视频帧的不同选项。虽然大型图像数据库可用于训练深度神
Bidirectional recurrent neural networks介绍一下
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双向循环神经网络（Bidirectional recurrent neural networks）是一种循环神经网络的变体，它不仅考虑了当前时刻的输入，还考虑了之前的输入，以及之后的输入，从而能够更好地处理序列数据。它通过在网络中添加一个反向循环层，使得网络能够同时从前向后和从后向前处理输入序列，从而更好地捕捉序列中的上下文信息。
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