Residual Invertible Spatio-Temporal Network for Video Super-Resolution
發表在AAAI2019。 主要工作：充分利用低分辨率到高分辨率的空間信息，從連續的視頻幀建模時間的一致性。對於空間部分，設計了殘差可逆塊用於減少特徵轉換中的信息損失，並且提供魯棒的特徵表示。對於時間部分，使用了殘差稠密連接的循環卷積模型。在重建模塊，提出了基於稀疏策略的融合方法，用於合併時間特徵和空間特徵。 目前捕捉連續幀的時間一致性的方法分爲兩類：基於運動補償的方法，提取顯式的運動信息，如光流，
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