FastDVDNet README

README

GitHub - z-bingo/FastDVDNet: An unoffical implement of FastDVDNet by PyTorch

解说 ： https://zhuanlan.zhihu.com/p/73286010

之前的深度视频去噪算法: DVDnet

FastDVDNet

模型文件在这里发布！

TODO 列表：

1. 编写单阶段模型，单尺度模型的代码来验证FastDVDNet的优越性。

Introduction

这个repo是一个非官方版本的FastDVDNet：Towards Real-Time Video Denoising Without Explicit Motion Estimation，这个repo是基于PyTorch实现的。

Dataset

 Vimeo-90K

http://data.csail.mit.edu/tofu/dataset/vimeo_septuplet.zip

使用Vimeo-90K数据集进行训练，其大小约为82G。该数据集包含约90K个视频，所有视频均包含7帧具有较大运动。 您可以选择想要训练的数据集来验证FastDVDNet的有效性，例如本文中提到数据集（我不想再花更多时间下载，所以我选择Vimeo-90K）。

 Vimeo-90K

Vimeo-90K，一个用于视频处理的大规模、高质量视频数据集

我们还建立了一个大规模、高质量的视频数据集Vimeo90K。这个数据集由从vimeo.com下载的89，800个视频剪辑组成，涵盖了大量不同的场景和动作。它是为以下四个视频处理任务而设计的:时间帧插值、视频去噪、视频去块和视频超分辨率。 采样帧(全分辨率样本在此Video Enhancement with Task-Oriented Flow):

The list of original videos

所有全长原始视频列表可以在这里here找到，可以使用 youtube-dl批量下载它们。我们复用了AoT数据集中的一些实用程序来生成这些视频剪辑，请参考这个存储库 repository以获取更多详细信息。

我们进一步处理这89,800个视频片段以生成以下两个子集。

Triplet dataset (for temporal frame interpolation):

Triplet dataset包括73,171个3帧序列，分辨率为448 x 256，从Vimeo-90K中挑选的15K个视频剪辑中提取。