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1、处理马赛克以及处理图像和视频的一项非常强大的功能。
2、通常会处理细节,例如,图像本身的质量太低,无法检测到任何处理。
3、它呈现出最准确的原始外观,并具有非常逼真的和引人注目的效果以及强大且可见的功能。
4、由于使用了智能的人工工具,该项目的应用程序还不是很复杂,并且可以处理一些简单的图像。
模型方法:
本研究中提出的VSR体系结构由三个组件组成:循环发生器,流量估算网络和时空鉴别器。 G生成器从低分辨率输入数据开始循环以生成高分辨率视频图像。估计F流网络学习框架和框架之间的动态校正,以帮助生成器和时空判别D_s。
在训练期间,流生成器和估计器一起训练以交换时间/时间判别式D_s t。这种歧视是至关重要的,因为它同时考虑了空间和时间因素,并随着时间的推移惩罚了不现实和不连贯的后果的存在。
因此,与前一帧相比,需要G来生成连续的高频细节。在训练结束时,除非您需要G和F训练模型来估计新的超分辨率视频输出,否则D_s,t的复杂度影响很小。
本研究提出的判别结构如图3所示。它接收两个数据集:真值和生成的结果。
3.59MB
21.91MB
21.91MB
35.14MB
35.77MB
1.5MB
31.73MB
71.71MB
16.16MB
3.59MB
21.91MB
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35.14MB
35.77MB
73.88MB
362.56MB
53.31MB
1.4MB
5.19MB