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基于混合时空卷积的轻量级视频超分辨率重建: 收藏
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引用; 《光学精密工程》2024年第16期32卷 2564-2576页; 作者：夏振平陈豪张宇宁程成胡伏原苏州科技大学电子与信息工程学院江苏苏州215009 东南大学电子科学与工程学院显示技术研究中心江苏南京210096 江苏省工业智能低碳技术工程中心江苏苏州215009 新型显示与视觉感知石城实验室江苏南京210013; 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。; 来源：详细信息评论

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