Chan K C K, Zhou S, Xu X, et al. Basicvsr++: Improving video super-resolution with enhanced propagation and alignment[C]//Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition. 2022: 5972-5981.
时间: 2025-03-23 10:01:53 浏览: 48
### BasicVSR++ 的视频超分辨率技术
BasicVSR++ 是一种改进的视频超分辨率方法,通过增强传播和对齐机制显著提升了性能。该模型的核心在于其设计了一种更高效的特征传播方式以及更加精确的空间对齐策略[^1]。
#### 特征传播优化
传统的视频超分辨率方法通常依赖于简单的帧间传播来共享信息,而 BasicVSR++ 提出了 **双向特征传播** 和 **残差传播网络 (Residual Propagation Network)** 来提升效率。这种方法能够更好地捕捉时间维度上的上下文关系,并减少冗余计算[^2]。
#### 空间对齐增强
为了处理视频中的运动模糊和复杂场景变换,BasicVSR++ 引入了先进的空间对齐模块——具体来说是一种基于可变形卷积的对齐方案。这一模块允许模型自适应地调整不同帧之间的像素对应关系,从而实现更高精度的时间一致性[^3]。
以下是部分代码片段展示如何构建一个基础版本的双向传播结构:
```python
import torch.nn as nn
class BidirectionalPropagation(nn.Module):
def __init__(self, channel_num):
super(BidirectionalPropagation, self).__init__()
self.forward_resblocks = ResidualBlocksWithInputConv(channel_num * 2, channel_num)
self.backward_resblocks = ResidualBlocksWithInputConv(channel_num * 2, channel_num)
def forward(self, feat_prop_forward, feat_prop_backward, aligned_feat):
# Forward propagation
feat_prop_forward = torch.cat([feat_prop_forward, aligned_feat], dim=1)
feat_prop_forward = self.forward_resblocks(feat_prop_forward)
# Backward propagation
feat_prop_backward = torch.cat([feat_prop_backward, aligned_feat.flip(1)], dim=1)
feat_prop_backward = self.backward_resblocks(feat_prop_backward)
return feat_prop_forward, feat_prop_backward
```
此代码实现了双向特征传播的关键逻辑,其中 `aligned_feat` 表示经过对齐后的输入特征图[^4]。
---
### 实验结果与应用场景扩展
实验表明,在保持相近参数规模的情况下,BasicVSR++ 将 PSNR 指标平均提高了约 0.82 dB,同时具备更强泛化能力,可以应用于诸如压缩视频增强等多种实际任务中。
---
阅读全文