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基于混合时空卷积的轻量级视频超分辨率重建
被引量：
2
1
作者
夏振平
陈豪
+2 位作者
张宇宁
程成
胡伏原
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第16期2564-2576,共13页
针对三维卷积神经网络在视频超分辨率任务上具有较高的计算复杂度以及提取时空特征有限的问题,本文设计了一种基于混合时空卷积的轻量级视频超分辨率重建网络。首先,提出了一个基于混合时空卷积的模块,实现了网络时空特征提取能力的提...
针对三维卷积神经网络在视频超分辨率任务上具有较高的计算复杂度以及提取时空特征有限的问题,本文设计了一种基于混合时空卷积的轻量级视频超分辨率重建网络。首先,提出了一个基于混合时空卷积的模块,实现了网络时空特征提取能力的提升以及计算复杂度的降低;其次,提出了一个基于相似性的选择性特征融合模块,进一步增强了相关特征的提取能力;最后,设计了一种基于注意力机制的运动补偿模块,在一定程度上减轻了错误的特征融合的影响。实验结果表明:所提网络可以在视频超分辨率性能和网络复杂度之间取得很好的平衡,而且在基准数据集SPMCS-11上4倍超分辨率达到8 frame/s。所提网络满足了边缘设备推理运行中快速、准确等要求。
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关键词
视频超分辨率
深度学习
三维卷积神经网络
特征融合
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职称材料
题名
基于混合时空卷积的轻量级视频超分辨率重建
被引量：
2
1
作者
夏振平
陈豪
张宇宁
程成
胡伏原
机构
苏州科技大学电子与信息工程学院
东南大学电子科学与工程学院
显示
技术研究中心
江苏省工业智能低碳技术工程中心
新型显示与视觉感知石城实验室
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第16期2564-2576,共13页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.62002254)
江苏省自然科学基金资助项目(No.BK20200988)
苏州市科技计划项目(No.SNG-2023002)。
文摘
针对三维卷积神经网络在视频超分辨率任务上具有较高的计算复杂度以及提取时空特征有限的问题,本文设计了一种基于混合时空卷积的轻量级视频超分辨率重建网络。首先,提出了一个基于混合时空卷积的模块,实现了网络时空特征提取能力的提升以及计算复杂度的降低;其次,提出了一个基于相似性的选择性特征融合模块,进一步增强了相关特征的提取能力;最后,设计了一种基于注意力机制的运动补偿模块,在一定程度上减轻了错误的特征融合的影响。实验结果表明:所提网络可以在视频超分辨率性能和网络复杂度之间取得很好的平衡,而且在基准数据集SPMCS-11上4倍超分辨率达到8 frame/s。所提网络满足了边缘设备推理运行中快速、准确等要求。
关键词
视频超分辨率
深度学习
三维卷积神经网络
特征融合
Keywords
video super-resolution
deep learning
3D Convolutional Neural Network
feature fusion
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于混合时空卷积的轻量级视频超分辨率重建
夏振平
陈豪
张宇宁
程成
胡伏原
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
2
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