【arXiv-2020】基于可形变3D卷积的视频超分辨率 Deformable 3D Convolution for Video Super-Resolution 【推荐理由】视频序列间的时空信息对视频超分辨任务具有重要意义。然而，现有的视频超分辨率方法不能充分地利用上下文信息（空域信息），与不同帧之间的互补信息（时域信息），因为空间特征提取和时间运动补偿通常是顺序执行的。作者将可形变卷积与三维卷积相结合，提出一种可变形的三维卷积网络，名为D3Dnet，拥有优异的时空建模与帧间运动补偿能力。实验证明D3D在利用时空信息方面的有效性，在公开数据集（Vid4，Vimeo-90K和SPMC-11）上达到了最先进的视频超分辨率性能。 【论文链接】https://arxiv.org/pdf/2004.02803.pdf 【论文代码】https://github.com/XinyiYing/D3Dnet

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