但是，即使在这种情况下，基于完全真实的数据进行超分的工作也非常少（这里暂时先不谈用随机noise/blur kernel建模degradation的工作），一个很大的原因就是真实数据太难获取和处理了。...举一个简单的例子，如果我们将拍摄一个场景的过程简单地理解为一次离散化采样的过程，那么利用单帧离散信息进行原始连续图像重建和利用多帧信息重建的对比大概可以用下图来表示： 多帧信息的输入，意味着对同一个场景进行了多次采样...在重建原场景的时候，采样点越多，采样率越高，意味着对原始信息的恢复更准确 这种设想在很多年前就已经提出了，但当时囿于技术的桎梏，很难做到同一个场景的连续多次采样。...这也意味着我们不再局限于单帧图像，而是拥有了一系列同一场景的数据可以使用（也就是burst data，即连拍数据），Burst photography也慢慢进入了大众视野[4][5]。...SOTA models 最后，如果大家在使用数据集的过程有什么问题，都欢迎zhihu/github issue/email随时提出，只要看到都会及时处理~希望大家能够多多star！撒花！
但是，即使在这种情况下， 基于完全真实的数据进行超分的工作也非常少 （这里暂时先不谈用随机noise/blur kernel建模degradation的工作），一个很大的原因就是 真实数据太难获取和处理了...举一个简单的例子，如果我们将 拍摄一个场景的过程简单地理解为一次离散化采样的过程，那么利用单帧离散信息进行原始连续图像重建和利用多帧信息重建的对比大概可以用下图来表示 ： 多帧信息的输入，意味着对同一个场景进行了多次采样...在重建原场景的时候，采样点越多，采样率越高，意味着对原始信息的恢复更准确 这种设想在很多年前就已经提出了，但当时囿于技术的桎梏，很难做到同一个场景的连续多次采样。...这也意味着我们不再局限于单帧图像，而是拥有了一系列同一场景的数据可以使用（也就是burst data，即连拍数据），Burst photography也慢慢进入了大众视野[4][5]。...SOTA models 最后，如果大家在使用数据集的过程有什么问题，都欢迎zhihu/github issue/email随时提出，只要看到都会及时处理 ~希望大家能够多多 star！
从上面文档定义，简单来说，可以这样理解： sample 是一个声道的一个采样。 frame 是最小单位时间点包含的一个或多个声音采样，最小单位时间点取决于声音采样设备，是一个时间点多个采样的集合。...(MPEG数据帧)，一个 MPEG 数据帧包含了多个音频帧。...网络传输音频的时候，会把音频数据进行打包发送，这个时候也用到 packet 的概念，他有自己独立的 packet header 定义，又跟 iOS Core Audio 定义的 packet 不是同一个了...可以看到 FFmpeg 在处理音频和视频时，对 packet 和 frame 概念的使用跟 iOS Core Audio 基本一致。...事实上他们是指同一样东西。 看一下 AudioStreamPacketDescription 的代码定义，可以看到它就是一个数据帧 packet，包含了多个音频帧 frame。 ?
，效果显著优于现存的最佳模型； 研究者将人像结构信息与光影信息分离，通过自有的时序建模方法和光影采样策略，使得使用者可实时编辑光影； 研究者构建了动态的单帧单一光照的影像数据集（One Light at...穹顶光场以多灯光与高速相机的配合，帮助研究者成功采集出动态单帧单一光照（OLAT）的影像数据，解决了人像重打光面临的数据瓶颈。 ...图 3 穹顶光场（Light Field Stage） 采集数据、应用数据的过程 为了实现高效率的数据采集与处理，研究者也制定了一套数据采集流程、开发了一套数据处理工具链，并最终采集处理了 36 位实验参与者共...这篇论文提出的框架在训练时将多个前后相邻的 OLAT 数据输入给网络，将输出的图像经光流变换后计算损失函数，同时在多次前向传播过程中进行优化。...该研究还在 FFHQ 数据集（Flickr-Faces-HQ Dataset，一个广泛使用的数据集）对网络进行了测试，效果如下： 后续工作 研究者表示，他们未来将着重提升该项目中网络对人像细节的表达
下面我们快来看看吧 基本概念： 1、编解码 编解码器(codec)指的是一一个能够对一一个信号或者一个数据流进行变换的设备或者程序。...这里指的变换既包括将信号或者数据流进行编码(通常是为了传输、存储或者加密)或者提取得到一个编码流的操作，也包括为了观察或者处理从这个编码流中恢复适合观察或操作的形式的操作。...此外，某些有损压缩算法采用多次重复压缩的方式，这样还会引起额外的数据丢失。...），而且，B帧不能简单地丢掉，因为B帧其实也包含了画面信息，如果简单丢掉，并用之前的画面简单重复，就会造成画面卡（其实就是丢帧了），并且由于网络上的电影为了节约空间，往往使用相当多的B帧，B帧用的多，对不支持...一般平均来说，I的压缩率是7（跟JPG差不多），P是20，B可以达到50，可见使用B帧能节省大量空间，节省出来的空间可以用来保存多一些I帧，这样在相同码率下，可以提供更好的画质。
使用深度学习方法实现超分辨率需要在大量数据集上训练深度神经网络模型，然后将训练好的模型应用在实际数据上进行超分辨率处理。...在超分辨率任务中, 我们一般会使用已知的下采样方式来得到成对的数据, 常用的方式是 bicubic down sampling，常用的下采样在 PIL, opencv 等图像处理工具包能够找到。...但需要留意的是, 在不同工具包下, 即使是同一个下采样方法也会有细微分别, 所以在准备数据时需要确保你使用的是跟其他方法一样, 否则比较就会变得不公平。...下图为 ESRGAN 算法的网络结构，一层卷积层将三通道图片转化为含有多个通道（一般为64）的特征图，然后使用大量 Basic Block 进行特征提取，经过跳跃连接后进行上采样，最后经过两层卷积层加工后得到超分辨率结果...在2018年，TDAN 提出利用可变型卷积 (deformable convolution，DCN) 对特征进行对齐，并带来更好的效果。
如图 1（a） 所示，基于滑动窗口的方法通常输入多个帧来生成单个 HQ 帧，并以滑动窗口的方式处理长视频序列。在推理中，每个输入帧都要进行多次处理，导致特征利用效率低下，计算成本增加。...之后，通过两种模块进行多尺度特征提取、对齐和融合:时间互自注意(TMSA)和并行扭曲。最后，加入多个 TMSA 模块进行特征进一步细化，得到深度特征。...在实践中，不同的恢复任务使用不同的重建模块。对于视频超分辨率，使用亚像素卷积层以 s 的比例因子对特征进行上采样。对于视频去模糊，单个卷积层就足以进行重建。除此之外，所有任务的架构设计都是相同的。...然后，将它们与原始特征连接起来，并使用 MLP 进行特征融合和降维。具体而言，本文采用的是 basicvsr++ 中的方法：通过光流估计模型预测残差光流，并使用可变形卷积进行可变形对齐。...表 2 视频去模糊：在 DVD，GoPro 和 REDS 数据集上进行了实验，VRT 达到了最好的性能。值得注意的是，在评估过程中，没有使用任何预处理技术，如序列截断和图像对齐。
本文对NTIRE2021视频超分竞赛进行了简单的介绍，总而言之一句话：BasicVSR是最大赢家。...针对BasicVSR的局限性：特征仅进行一次传播，提出了二阶网格传播机制促进特性的多次提炼。通过多次双向投影，不同时间补偿的特征可以倍访问多次进而在不同传播阶段提取不同的信息。 ?...类似BasicVSR，它们采用SpyNet进行特征对齐；然后将多帧对齐后的特征送入双向编码模块以从不同时间补偿特征提取有用的上下文信息；最后采用自适应上采样模块进行超分重建。...首先，采用CNN提取多级特征；然后，采用由块相关层与卷积层构成的多块相关层计算offset并用之进行图像仿射(类似STN:Spatial Transformer Network)；最后，完成插帧后再采用...他们对采用RNN对EDVR中的PCD、TSA进行了扩展，通过采用双向PCD、TSA，近邻帧特征空域对齐到任意时间不长，而非仅仅局限于中间帧。
我们为360°全景视频的超分构建了第一个数据集。我们希望我们的新见解能够加深对全景视频超分研究的认识。 ? 方法 网络架构 该方法由单帧超分网络、多帧超分网络、对偶网络和融合模块构成。...然后通过对准模块将相邻帧的特征与目标帧的特征进行对齐。将对齐后的特征输入重建模块，得到高分辨率图像。单帧网络直接对目标帧进行单帧图像超分辨率处理。...为了进一步提高恢复的视频的质量，我们还设计了一个融合模块，对重建模块和单帧网络的结果进行处理。最后将上采样的LR目标帧加入到网络输出中，得到最终的超分辨率结果。...它直接以LR目标帧为输入，生成初步的SR图像。过程如下 ? 多帧超分网络 在SMFN架构中，多帧网络是视频超分的主要网络，它利用多个输入帧进行特征学习和信息恢复。...对偶网络的配置与单帧和多帧网络的配置相同。损失函数中参数λ的值设置为0.1。使用2个NVIDIA Titan Xp GPU对它们进行训练。 消融实验 ? 量化评估 ?
(1〉从设备中采集的音频数据与编码器要求的数据格式不一致y(2〉扬声器要求的音频数据与要播放的音频数据不一致,(3）更方便运算〈回声消除时，将多通道重采样成单通道方便运算。)...重采样的步骤:(1）创建重采样上下文,(2〉设置参数;(3）初始化重采样;(4）进行重采样。...要求的清晰度越高，分辨率就要越高。 图像的显示，分以下几种情况： 1、图像大小等于显示区域的大小 2、图像大小 小于 显示区域的大小（需要进行拉伸或者留白处理）。...一般是 一个I，3个B， 1个P Sps是设置GOP的参数, pps设置单个图像的参数 2.3.2编码技术 H264压缩技术是一个技术合集.H264进行编解码是以宏块为单位进行处理的,以像素为单位效率太低了...所以I帧太多， 数据比较大。 B帧多，数据小，但解析算法复杂，耗cpu 1.同一个gop内 帧之间压缩 2.运动估计 花屏原因 主要是丢P帧和B帧. 卡顿：为避免花瓶 丢帧时直接丢掉改组gop。
使用 Core Media 层的接口和数据类型可以高效的处理媒体采样数据、管理采样数据队列。这里，我们着重介绍一下其中跟视频处理相关的部分。...1）Sample Processing[35]：采样数据处理。常用的数据类型： CMSampleBuffer[36]：系统用来在音视频处理的 pipeline 中使用和传递媒体采样数据的核心数据结构。...这些附属数据可能有下面这些 key： CMBlockBuffer[50]：一个或多个媒体采样的的裸数据。...缓冲级别的附属信息是指缓冲区整体的信息，比如播放速度、对后续缓冲数据的操作等。采样级别的附属信息是指单个采样的信息，比如视频帧的时间戳、是否关键帧等。...2）Muxer AVAssetWriter[105]：支持将媒体数据写入 QuickTime 或 MPEG-4 格式的文件中，支持对多轨道的媒体数据进行交错处理来提高播放和存储的效率，支持对媒体采样进行转码
我们原来猜测，我们会为每个被覆盖的子样本运行片段着色器，然后对每个像素的子样本的颜色进行平均化。例子的那种情况，我们在插值的顶点数据的每个子样本上运行片段着色器，然后将这些采样点的最终颜色储存起来。...如果我们打算使用我们自己的帧缓冲，来进行离屏渲染，那么我们就必须自己生成多采样缓冲了；现在我们需要自己负责创建多采样缓冲。...但是如果我们打算使用一个多采样帧缓冲的纹理结果来做这件事，就像后处理一样会怎样？我们不能在片段着色器中直接使用多采样纹理。...我们可以做的事情是把多缓冲位块传送(Blit)到另一个带有非多采样纹理附件的FBO中。之后我们使用这个普通的颜色附件纹理进行后处理，通过多采样来对一个图像渲染进行后处理效率很高。...为了修正此问题，之后你应该对纹理进行模糊处理，或者创建你自己的抗锯齿算法。 当我们希望将多采样和离屏渲染结合起来时，我们需要自己负责一些细节。
这些特征提取器通常对以固定帧率采样的视频帧进行操作，并且通常对图像/视频理解任务进行预训练，而没有适应视频字幕数据。...具体而言，多个特征提取器，通常在图像/视频理解任务 (例如，图像分类或动作识别) 上训练，用于从密集采样的视频帧中提取2D外观特征和3D运动特征。...虽然取得了不错的结果，但这些现成的特征提取程序和下游视频字幕在数据域和任务制定方面存在差异。在这样的情况下，使用多个特征提取器进行端到端训练密集的视频帧是计算密集型的，甚至是不可行的。...通过本文的通用设计，它可以从原始视频帧进行端到端的视频字幕训练。此外，得益于Transformer结构的灵活性，本文的模型能够处理可变长度的视频序列。...因此，在本文提出的框架中，如何有效地对长序列的视频token进行建模是一个独特的挑战。作者通过在多模态Transformer编码器中引入可学习的稀疏注意掩码作为正则化器来解决此问题。
受数值优化中多重网格方法的启发，作者提出使用具有不同时空分辨率的可变mini-batch形状。不同的形状源于对多个采样网格上的训练数据进行重采样。...视频具有一定数量的帧和每帧的像素，这些帧和像素通过记录设备的时间和空间分辨率（取决于多个相机属性）与物理世界相关。当在训练mini-batch中使用这些源视频之一时，使用采样网格对其进行重新采样。...作者注意到，如果使用多尺度空间数据增强，则baseline优化器中已经出现了空间采样网格。...长周期与stepwise learning rate decay schedule同步，并对每个形状进行相同次数的迭代训练。...对于空间维度，此策略相当于使用双线性插值将随机裁剪调整为所需形状。对于时间维度，该策略相当于选择随机时间裁剪并对其帧进行二次采样。
也就是说，使用OpenGL ES进行绘图的一个关键优势是它能够使用图形处理硬件来连续动画复杂的场景 - 例如游戏和模拟等应用很少呈现静态图像。...glReadPixels函数将其内容返回给CPU进一步处理。...如果渲染到离屏帧缓冲区或纹理，请在适合使用这些类型的帧缓冲区的情况下进行绘制。 对于按需绘制，实现您自己的方法来绘制并呈现您的渲染缓冲区，并在您想要显示新内容时调用它。...多重采样使用更多的内存和片段处理时间来渲染图像，但与使用其他方法相比，它可以以更低的性能成本提高图像质量。 下图显示了多采样如何工作。您的应用程序不会创建一个帧缓冲区对象，而是创建两个。...多采样渲染缓冲区使用与解析帧缓冲区相同的尺寸进行分配，但每个渲染缓冲区都包含一个附加参数，该参数指定要为每个像素存储的采样数量。
注意，从视频采集设备（如CCD）直接获得的采样阵列是模拟视频电信号。经过处理后才能变成像素表示的数字信号。 亮度/照度 这两个概念是对同一事物的不同表述。...H.264的做法是对残余帧进行转换并对结果进行量化。...图像模型通常有三个处理阶段： 转换（Transformation）：对图片进行去相关、让数据更加紧凑（Compact） 量化（Quantization）：降低转换后数据的精度 重排（Reordering...解码流程 首先要进行的是对二进制比特流进行解码，解码语法元素并抽取上节所述的数值和参数。...） 多参考帧 速率控制：常量量化器、常量质量、单步/多步ABR、可选VBV 场景切换（Scenecut）检测 B帧中的空域/时域直接模式，自适应模式选择 使用多个CPU并行编码 预测性无损模式 01
而有些格式则支持的相对比较少，比如说RMVB。 编解码 编解码器（codec）指的是一个能够对一个信号或者一个数据流进行变换的设备或者程序。...音频中比特率的计算公式如下： 比特率 = 采样率 * 采样精度 * 声道数目 视频中比特率的计算公式如下： 比特率 = 帧率 * 每帧数据大小 采样率 采样率（也称为采样速度或者采样频率）定义了每秒从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数...使用YUV色彩空间，后期出现的彩色电视系统和早期的黑白电视系统兼容，黑白电视机可以只处理彩色电信信号中的Y分量，而彩色电视机接收黑白电视信号并显示也没有任何问题。...这些采样方式，不压缩Y分量，对UV分量的压缩程度不同，这是由人眼的特性决定的，人眼对亮度Y更敏感，对色度UV没有那么敏感，压缩UV分量可以降低数据量，但并不会人眼主观感觉造成太大影响。...JPEG标准用于静止图像(即图片)，只使用了空间域压缩，只使用帧内编码。 帧间编码 帧间编码是时间域编码，是利用一组连续图像间的时间性冗余度进行图像压缩。
ECO 网络仅采用 RGB 图像输入，其基本思路为：对视频均匀采样得到 N 帧图像，对这些图像使用共享的 2D CNN 网络获得一个 2D feature map，再堆叠这些 feature map，用一个...因此，ECO 中对较远帧之间采取对 feature map 进行 3D 卷积的方式进行 end-2-end 的融合。...在 video-level 上，通常是对 video 中选取多个 clip 分别得到分类结果，再进行平均得到最后的分类结果，这样会带来较大的计算开销。...除了用 3D 卷积进行融合，还可以同时使用2D卷积，如下图所示，即为 ECO-Full 网络结构。此处多的一个 2D 网络分支 ?...测试 在 TSN 或是 ARTNet 等方法中，测试时通常都会对每段视频进行多次的 cropping 采样以及水平翻转等数据增强，从而增强测试的效果。这使得计算的效率较低，从而难以用于实时场景。
投影是重复使用的，直到处理完所有相邻帧，这是“循环反投影网络”一词的原因。 ? RBPN采用DBPN作为单图超分网络，ResNet和反卷积作为多图超分网络。...首先，通过PCD对输入帧进行对齐，然后通过TSA对对齐的帧进行融合。...SR图是残差图和动态上采样滤波器处理后的帧的总和。 ? DUF还提出了一种基于时间轴的视频数据增强方法。通过对不同时间间隔的帧进行顺序或相反顺序的采样，可以得到不同运动速度和方向的视频。...更合理、更恰当的视频降质过程 在现有的研究中，LR视频的退化通常由两种方法得到。一种是使用插值（如双三次插值）直接对HR视频进行下采样。另一种是对HR视频进行高斯模糊，然后对视频序列进行降采样。...在研究这类视频的超分问题时，必须在不改变场景的情况下将其分割成多个片段，并分别进行处理。这可能会导致大量的计算和计算时长。因此，能够处理场景变化的深度学习方法对于实际应用是必要的。
具体地说，当总采样数为S时，对特征进行S-1次降采样，每次降采样将2×2邻域压缩到通道维度，并通过线性层将通道数减少到原始数。然后逐渐对特征进行上采样反求回其原始大小。...在不同尺度，通过采用TMSA和平行扭曲两个模块进行特征提取以及运动处理。在多尺度特征提取、对齐和融合后，额外采用多个TMSA模块进一步进行提炼得到深层特征。...重建部分将浅层特征和深层特征作为输入，使用PixelShuffle以S的比例因子对特征进行上采样，选取Charbonnier函数作为损失。...此外，受限于互注意力的设计，上面过程一次只能处理两帧。扩展到T帧的一种简单方法是顺序处理帧对，从而导致的复杂度。本文提出了TMSA来解决这个问题。...因此，如架构图的橙色方框所示，在每个网络阶段结束时使用特征扭曲来处理大运动。对于帧特征，我们计算其与相邻帧特征并扭曲为与。然后将它们与原始特征连接起来，并使用MLP进行特征融合和降维。
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