video super-resolution に取り組んだ研究．
従来研究では，参照フレームに対してオプティカルフローを用いて、他のフレームのalignmentをとっていたが，これはフロー推定の精度に大きく影響を受けてしまう．
本研究では入力動画を様々なフレームレートでグループ分けし，階層的に動きの情報を取り出す手法を提案．
始めにグループごとの情報を統合し，その後Temporal Group Attention を用いてグループ間での統合を行う．
複数のデータセットで，既存研究と同等かそれ以上の結果を残している．
INFO
author
Takashi Isobe et al.
affiliation
conference or year
CVPR2020
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概要
video super-resolution に取り組んだ研究． 従来研究では，参照フレームに対してオプティカルフローを用いて、他のフレームのalignmentをとっていたが，これはフロー推定の精度に大きく影響を受けてしまう． 本研究では入力動画を様々なフレームレートでグループ分けし，階層的に動きの情報を取り出す手法を提案． 始めにグループごとの情報を統合し，その後Temporal Group Attention を用いてグループ間での統合を行う． 複数のデータセットで，既存研究と同等かそれ以上の結果を残している．
提案手法
検証
新規性
議論，展望
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