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1 视频超分

1.1 原理介绍

视频超分源于图像超分，其目的是从一个或多个低分辨率（LR）图像中恢复高分辨率（HR）图像。它们的区别也很明显，由于视频是由多个帧组成的，所以视频超分通常利用帧间的信息来进行修复。这里我们提供视频超分模型EDVR.

EDVR模型在NTIRE19视频恢复和增强挑战赛的四个赛道中都赢得了冠军，并以巨大的优势超过了第二名。视频超分的主要难点在于（1）如何在给定大运动的情况下对齐多个帧；（2）如何有效地融合具有不同运动和模糊的不同帧。首先，为了处理大的运动，EDVR模型设计了一个金字塔级联的可变形（PCD）对齐模块，在该模块中，从粗到精的可变形卷积被使用来进行特征级的帧对齐。其次，EDVR使用了时空注意力（TSA）融合模块，该模块在时间和空间上同时应用注意力机制，以强调后续恢复的重要特征。

1.2 如何使用

1.2.1 数据准备

REDS（数据下载）数据集是NTIRE19公司最新提出的高质量（720p）视频数据集，其由240个训练片段、30个验证片段和30个测试片段组成（每个片段有100个连续帧）。由于测试数据集不可用，这里在训练集选择了四个具有代表性的片段（分别为'000', '011', '015', '020'，它们具有不同的场景和动作）作为测试集，用REDS4表示。剩下的训练和验证片段被重新分组为训练数据集（总共266个片段）。

处理后的数据集 REDS 的组成形式如下:

  PaddleGAN
    ├── data
        ├── REDS
              ├── train_sharp
              |    └──X4
              ├── train_sharp_bicubic
              |    └──X4
              ├── REDS4_test_sharp
              |    └──X4
              └── REDS4_test_sharp_bicubic
                   └──X4
            ...

1.2.2 训练/测试

EDVR模型根据模型中间通道数分为EDVR_L(128通道)和EDVR_M(64通道)两种模型。下面以EDVR_M模型为例介绍模型训练与测试。

EDVR模型训练一般分两个阶段训练，先不带TSA模块训练，训练与测试命令如下:

训练模型:

   python -u tools/main.py --config-file configs/edvr_m_wo_tsa.yaml

测试模型:

   python tools/main.py --config-file configs/edvr_m_wo_tsa.yaml --evaluate-only --load ${PATH_OF_WEIGHT_WITHOUT_TSA}

然后用保存的不带TSA模块的EDVR权重作为EDVR模型的初始化，训练完整的EDVR模型，训练与测试命令如下:

训练模型:

   python -u tools/main.py --config-file configs/edvr_m_w_tsa.yaml --load ${PATH_OF_WEIGHT_WITHOUT_TSA}

测试模型:

   python tools/main.py --config-file configs/edvr_m_w_tsa.yaml --evaluate-only --load ${PATH_OF_WEIGHT}

1.3 实验结果展示

实验数值结果是在 RGB 通道上进行评估。

度量指标为 PSNR / SSIM.

模型 REDS4
EDVR_M_wo_tsa_SRx4 30.4429 / 0.8684
EDVR_M_w_tsa_SRx4 30.5169 / 0.8699
EDVR_L_wo_tsa_SRx4 30.8649 / 0.8761
EDVR_L_w_tsa_SRx4 30.9336 / 0.8773
EDVR_L_wo_tsa_deblur 34.9587 / 0.9509
EDVR_L_w_tsa_deblur 35.1473 / 0.9526
BasicVSR_x4 31.4325 / 0.8913
IconVSR_x4 31.6882 / 0.8950

1.4 模型下载

模型 数据集 下载地址
EDVR_M_wo_tsa_SRx4 REDS EDVR_M_wo_tsa_SRx4
EDVR_M_w_tsa_SRx4 REDS EDVR_M_w_tsa_SRx4
EDVR_L_wo_tsa_SRx4 REDS EDVR_L_wo_tsa_SRx4
EDVR_L_w_tsa_SRx4 REDS EDVR_L_w_tsa_SRx4
EDVR_L_wo_tsa_deblur REDS EDVR_L_wo_tsa_deblur
EDVR_L_w_tsa_deblur REDS EDVR_L_w_tsa_deblur
BasicVSR_x4 REDS BasicVSR_x4
IconVSR_x4 REDS IconVSR_x4

参考文献

    1. EDVR: Video Restoration with Enhanced Deformable Convolutional Networks
    @InProceedings{wang2019edvr,
  author = {Wang, Xintao and Chan, Kelvin C.K. and Yu, Ke and Dong, Chao and Loy, Chen Change},
  title = {EDVR: Video Restoration with Enhanced Deformable Convolutional Networks},
  booktitle = {The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops},
  month = {June},
  year = {2019}
  }
    1. BasicVSR: The Search for Essential Components in Video Super-Resolution and Beyond
    @InProceedings{chan2021basicvsr,
  author = {Chan, Kelvin C.K. and Wang, Xintao and Yu, Ke and Dong, Chao and Loy, Chen Change},
  title = {BasicVSR: The Search for Essential Components in Video Super-Resolution and Beyond},
  booktitle = {Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition},
  year = {2021}
  }