视频超分辨率重构——BasicVSR++

于 2024-05-06 11:47:43 发布
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分类专栏： MMLAB实战+深度学习模型剪枝与部署+顶会论文 对比学习、多模态、扩散模型 文章标签： 重构
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BasicVSR++是一种改进的视频超分辨率方法，通过二阶网格传播和光流引导的可变形对齐模块，有效解决长期信息传输和特征对齐问题，提高视频恢复性能。在实验中，它在多项指标上优于同类方法。

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CVPR 2022 视频超分比赛冠军算法 BasicVSR+++
jacke121的专栏
06-18 5607
CVPR 2022 | 视频超分比赛冠军算法
BasicVSR++ 开源项目教程
最新发布
gitblog_00849的博客
08-15 1130
BasicVSR++ 开源项目教程 BasicVSR_PlusPlusOfficial repository of "BasicVSR++: Improving Video Super-Resolution with Enhanced Propagation and Alignment"项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ba/BasicVSR_PlusPlu...
技压群雄！2021 NTIRE @CVPR 2021的三冠一亚视频超分方案：BasicVSR++
我爱计算机视觉
05-08 768
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2104.13371.pdf代码链接：https://github.com/open-mmlab/mmediting注：该文作者Kel...
BasicVSR++ Improving Video Super-Resolution with Enhanced Propagation and Alignment 论文解析（视频超分）
qq_41889864的博客
03-19 479
这篇论文是基于上一篇BasicVSR优化修改的产物，BasicVSR可以看我之前的一篇博客。主要的模型结构如上图，主要的更改在于传播和对齐模块。 传播模块 网格传播 BasicVSR是简单的双向传播，IconVSR是在BasicVSR的基础上加入了Coupled Propagation，将反向传播的信息传输到正向。BasicVSR++在两个维度上扩充了这种变化，一方面，BasicVSR++将一阶马尔可夫过程扩展到二阶，获取相邻两帧的信息，（如第一层反向传播，从上两帧获取信息）。另一方面，又增加了两层传播.
BasicVSR++: Improving Video Super-Resolution with Enhanced Propagation and Alignment阅读笔记
Gedulding的博客
03-23 6571
BasicVSR++: Improving Video Super-Resolution with Enhanced Propagation and Alignment BasicVSR++：通过增强传播和对齐提高视频超分辨率 论文：https://arxiv.org/pdf/2104.13371.pdf 代码：GitHub - open-mmlab/mmediting: OpenMMLab Image and Video Editing Toolbox 本篇笔记主要对整篇论文从头到尾进行阅读分
超分之BasicVSR++
Ton的博客
05-10 9945
这篇文章是BasicVSR的升级版本\colorbox{tomato}{升级版本}升级版本​，同一批作者将BasicVSR中的Propagation和Alignment部分进行了增强产生了新一点VSR方法——BasicVSR++。具体而言，Propagation采用了一个Grid-Propagation来重复校正对齐的准确性；更重要的是提出了一个具有二阶马尔可夫性质的跨格点传播机制以及光流引导的可变形卷积对齐模块。通过这3个改进，Basic++取得了SOTA的表现力以及获得了2021年超分挑战赛NTIRE.
BasicVSR++:Improving Video Super-Resolution with Enhanced Propagation and Alignment
liguandong
01-13 622
【第124期】一个视频弄懂视频和照片的分辨率，万物皆可4K120帧！上图比较明显，首先是传播，由原来的双向改成了二阶网格传播，网格传导更有效的利用双向信息聚合，这个和msdn很像的，以便从不同的时空位置聚合信息，改善了网络中的信息聚合能力，并提高了网络对遮挡区域和精细区域的鲁棒性。在上面的ppt中展示了视频超分的四个相互关联的组成部分，传播，对齐，聚合和上采样，这一点和图像超分有点区别，BasicVSR++主要是在传播和对齐两个组件上相对BasicVSR做了优化和改进。_哔哩哔哩_bilibili。
优酷阿里超分辨率重构比赛参赛源码+项目说明.zip
01-30
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基于python+tensorflow的srcnn超分辨率重构代码（基本可以达到论文中的效果）
12-23
基于python+tensorflow的srcnn超分辨率重构代码（基本可以达到论文中的效果），优于基本上网上的大部分代码，网上大部分代码效果离理想效果差5-6db，而我这个资源把里面的坑踩掉了。可以结合我主页的博客看会更容易...
SRCNN.zip_SRCNN_matlab shave_超分辨率_超分辨率重构_超分辨重构
07-15
标题中的"SRCNN.zip_SRCNN_matlab shave_超分辨率_超分辨率重构_超分辨重构"表明这个压缩包文件包含了基于SRCNN（Super-Resolution Convolutional Neural Network，超分辨率卷积神经网络）的MATLAB实现，以及可能...
基于Bayesian理论的压缩视频超分辨率重构算法
02-23
本文所介绍的研究工作集中于探讨与实现一种基于贝叶斯理论（Bayesian Theory）的压缩视频超分辨率重构算法。该算法旨在解决压缩视频在放大至更高分辨率时所遇到的图像质量下降问题，尤其是在压缩视频传输过程中信息...
CVPR2022 | BasicVSR++ 这视频超分效果太顶啦！
zero的博客
04-14 1423
En点击下方“AI算法与图像处理”，一起进步！ 重磅干货，第一时间送达大家好，我是 阿潘～前段时间商汤&南洋理工大学的视频超分算法获得比赛冠军算法，并入选CVPR 2022！它的名字叫做BasicVSR++，是对视频超分SOTA模型BasicVSR的进一步改进。具体链接参考：一举打败16个同类模型，视频超分比赛冠军算法入选CVPR 2022，来自商汤&南...
BasicVSR++: Improving Video Super-Resolutionwith Enhanced Propagation and Alignment
mytzs123的博客
07-01 2026
Abstract递归结构是视频超分辨率任务的常用框架选择。最先进的方法BasicVSR采用双向传播和特征对齐，有效地利用整个输入视频中的信息。在这项研究中，我们通过提出二阶网格传播和流引导变形对齐来重新设计BasicVSR。我们表明，通过增强传播和对齐的递归框架，可以更有效地利用错位视频帧中的时空信息。在类似的计算约束下，新组件可以提高性能。特别是，我们的模型BasicVSR++在参数数目相似的情况下，PSNR比BasicVSR高出0.82 dB。除了视频超分辨率，BasicVSR++还可以很好地推广到其他
【图像超分辨率论文】BasicVSR++: Improving Video Super-Resolution with Enhanced Propagation and Alignment
qq_41807261的博客
01-24 2114
BasicVSR++: Improving Video Super-Resolution with Enhanced Propagation and Alignment Abstract 递归结构是视频超分辨率任务的一个流行框架选择。最先进的方法BasicVSR采用双向传播与特征对齐，有效地利用了整个输入视频的信息。在这项研究中，我们通过提出二阶网格传播和流动引导的可变形对齐来重新设计BasicVSR。我们表明，通过增强传播和对齐的递归框架，我们可以更有效地利用错位视频帧的时空信息。在类似的计算约束下，新的
【CVPR2022】《BasicVSR++: Improving Video Super-Resolution with Enhanced Propagation and Alignment》译读笔记
墨门
06-15 706
并且，SecondOrderDeformableAlignment类继承了ModulatedDeformConv2d，这表明BasicVSR++模型使用了可变形卷积。但是，根据对mmcv库的了解，ModulatedDeformConv2d实现的是DCNv2，因为在DCNv2中，引入了一个新的模块化参数（modulation scalar）来增强模型的表达能力，而。因此，可以推断，BasicVSR++在其网络模型中使用的可变形卷积（Deformable Convolution）应该是DCNv2。
CVPR2021 | NTIRE2021竞赛“三冠一亚“方案BasicVSR++，Vid4新巅峰29.04dB
聚焦底层视觉处理，对相关基础AI技术持续学习
05-02 716
编辑：Happy 首发：AIWalker paper: https://arxiv.org/abs/2104.13371 code: https://github.com/open-mmlab/mmediting 本文是南洋理工大学Chen Change Loy团队在视频超分方面最新进展。在BasicVSR的基础上，将双向信息传播进化为网格状双向信息传播，将光流对齐进化为光流引导的形变对齐，同时利用光流对齐与形变对齐各自的优点得到本文的BasicVSR++。该方案在Vid4数据集上达到了史无前例的2.
MMediting1.X进行视频超分训练和测试（BasicVsr++）
daweq的博客
05-04 1622
这里值得说的是REDS数据集，在mmediting里面它将原数据的训练和验证两个部分的数据进行了拼贴，然后通过一个参数文件（这些按照官方文件给的参数文件生成代码进行生成就好了）控制那一段数据是训练，哪一段是验证数据，这样可以便于后面的测试。在保存的测试结果里面，我们可以看到日志，参数配置，和图片最后超分的结果，这里给出同一帧位置图像处理前后图片的分辨率，可以看到第一张图为原图片，第二张图为超分之后的结果，可以看出来明显第二张细节更清晰了。按照官方给出的标准测试指令进行测试，下图就是测试的结果了。
探索 **BasicVSR++**：一款强大且易用的视频超分辨率工具
gitblog_00054的博客
04-26 579
探索 BasicVSR++：一款强大且易用的视频超分辨率工具 BasicVSR_PlusPlusOfficial repository of "BasicVSR++: Improving Video Super-Resolution with Enhanced Propagation and Alignment"项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ba/Bas...
BasicVSR++模型转JIT并用c++libtorch推理
凉_白开的博客
03-29 774
BasicVSR++是一种先进的视频超分辨率（Video Super-Resolution）技术，它基于深度学习，通过优化网络结构和算法，实现了对低分辨率视频的高效、高质量放大。该技术结合了时空特征融合、残差学习以及注意力机制等先进方法，有效提升了视频超分辨率的重建性能。 BasicVSR++在保持视频帧间连续性和一致性的同时，显著增强了图像的细节和纹理信息，使得重建后的视频在视觉效果上更加清晰、自然。此外，该技术还具有良好的泛化能力，能够处理各种不同类型的视频内容，包括人物、场景、动态物体等。
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