基于层次特征复用的视频超分辨率重建
文献类型：期刊论文
| 作者 | 周圆 ; 王明非; 杜晓婷; 陈艳芳
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| 刊名 | 自动化学报
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| 出版日期 | 2024 |
| 卷号 | 50期号:9页码:1736-1746 |
| 关键词 | 层次特征复用 卷积神经网络 特征融合 视频超分辨率重建 |
| ISSN号 | 0254-4156 |
| DOI | 10.16383/j.aas.c210095 |
| 英文摘要 | 当前的深度卷积神经网络方法, 在视频超分辨率任务上实现的性能提升相对于图像超分辨率任务略低, 部分原因是它们对层次结构特征中的某些关键帧间信息的利用不够充分. 为此, 提出一个称作层次特征复用网络(Hierarchical feature reuse network, HFRNet)的结构, 用以解决上述问题. 该网络保留运动补偿帧的低频内容, 并采用密集层次特征块(Dense hierarchical feature block, DHFB)自适应地融合其内部每个残差块的特征, 之后用长距离特征复用融合多个DHFB间的特征, 从而促进高频细节信息的恢复. 实验结果表明, 提出的方法在定量和定性指标上均优于当前的方法. |
| 源URL | [http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/59435]  |
| 专题 | 自动化研究所_学术期刊_自动化学报 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 周圆,王明非,杜晓婷,等. 基于层次特征复用的视频超分辨率重建[J]. 自动化学报,2024,50(9):1736-1746. |
| APA | 周圆,王明非,杜晓婷,&陈艳芳.(2024).基于层次特征复用的视频超分辨率重建.自动化学报,50(9),1736-1746. |
| MLA | 周圆,et al."基于层次特征复用的视频超分辨率重建".自动化学报 50.9(2024):1736-1746. |
入库方式： OAI收割
来源：自动化研究所
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