视频超分辨率模型PPMSVSR用了什么算法
时间: 2024-04-16 07:24:54 浏览: 20
PPMSVSR(Progressive Perceptual Multi-scale Super-Resolution)是一种用于视频超分辨率的模型,它采用了一种渐进式的感知多尺度超分辨率算法。具体来说,PPMSVSR模型使用了以下算法组合:
1. 渐进式训练:PPMSVSR采用了渐进式训练策略,该策略在每个阶段逐渐增加模型的复杂度和分辨率。通过逐步提高模型的能力,可以更好地处理不同尺度和细节层次的信息。
2. 感知损失函数:PPMSVSR使用感知损失函数来指导模型的训练。感知损失函数通过比较超分辨率图像和原始高分辨率图像之间的感知差异,来衡量模型生成的图像质量。这种损失函数能够更好地保留图像的细节和结构信息。
3. 多尺度处理:PPMSVSR在处理视频超分辨率时,采用了多尺度的方法。它通过对输入视频进行金字塔下采样,然后对每个尺度的子帧进行超分辨率重建。最后,将这些重建的子帧进行融合,得到最终的超分辨率视频。
综上所述,PPMSVSR模型使用了渐进式训练、感知损失函数和多尺度处理等算法来提高视频的超分辨率。
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