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ICCV 2023丨迈向真实世界超分

但是,即使在这种情况下,基于完全真实数据进行超分工作也非常少(这里暂时先不谈用随机noise/blur kernel建模degradation工作),一个很大原因就是真实数据太难获取和处理了。...举一个简单例子,如果我们将拍摄一个场景过程简单地理解为一次离散化采样过程,那么利用单离散信息进行原始连续图像重建和利用信息重建对比大概可以用下图来表示: 信息输入,意味着同一个场景进行多次采样...在重建原场景时候,采样点越多,采样率越高,意味着原始信息恢复更准确 这种设想在很多年前就已经提出了,但当时囿于技术桎梏,很难做到同一个场景连续多次采样。...这也意味着我们不再局限于单图像,而是拥有了一系列同一场景数据可以使用(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!

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ICCV2023 |FBANet:迈向真实世界超分

但是,即使在这种情况下, 基于完全真实数据进行超分工作也非常少 (这里暂时先不谈用随机noise/blur kernel建模degradation工作),一个很大原因就是 真实数据太难获取和处理了...举一个简单例子,如果我们将 拍摄一个场景过程简单地理解为一次离散化采样过程,那么利用单离散信息进行原始连续图像重建和利用信息重建对比大概可以用下图来表示 : 信息输入,意味着同一个场景进行多次采样...在重建原场景时候,采样点越多,采样率越高,意味着原始信息恢复更准确 这种设想在很多年前就已经提出了,但当时囿于技术桎梏,很难做到同一个场景连续多次采样。...这也意味着我们不再局限于单图像,而是拥有了一系列同一场景数据可以使用(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!

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理解 iOS Core Audio 音频概念

从上面文档定义,简单来说,可以这样理解: sample 是一个声道一个采样。 frame 是最小单位时间点包含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集合。...(MPEG数据),一个 MPEG 数据包含了多个音频。...网络传输音频时候,会把音频数据进行打包发送,这个时候也用到 packet 概念,他有自己独立 packet header 定义,又跟 iOS Core Audio 定义 packet 不是同一个了...可以看到 FFmpeg 在处理音频和视频时, packet 和 frame 概念使用跟 iOS Core Audio 基本一致。...事实上他们是指同一样东西。 看一下 AudioStreamPacketDescription 代码定义,可以看到它就是一个数据 packet,包含了多个音频 frame。 ?

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光影背景随心换,虚拟视频还能这样拍?上科大本科生论文被ICCV 2021接收

,效果显著优于现存最佳模型; 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‍构建了动态单一光照影像数据集(One Light at...穹顶光场以灯光与高速相机配合,帮助研究者成功采集出动态单单一光照(OLAT)影像数据,解决了人像重打光面临数据瓶颈。 ‍...图 3 穹顶光场(Light Field Stage) 采集数据、应用数据过程 为了实现高效率数据采集与处理,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,最终采集处理了 36 位实验参与者共...这篇论文提出框架在训练时将多个前后相邻 OLAT 数据输入给网络,将输出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,一个广泛使用数据集)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人像细节表达

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音视频中你不得不知道知识点!

下面我们快来看看吧 基本概念: 1、编解码 编解码器(codec)指的是一一个能够一一个信号或者一个数据进行变换设备或者程序。...这里指变换既包括将信号或者数据进行编码(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形式操作。...此外,某些有损压缩算法采用多次重复压缩方式,这样还会引起额外数据丢失。...),而且,B不能简单地丢掉,因为B其实也包含了画面信息,如果简单丢掉,并用之前画面简单重复,就会造成画面卡(其实就是丢帧了),并且由于网络上电影为了节约空间,往往使用相当B,B不支持...一般平均来说,I压缩率是7(跟JPG差不多),P是20,B可以达到50,可见使用B能节省大量空间,节省出来空间可以用来保存一些I,这样在相同码率下,可以提供更好画质。

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零基础 Pytorch 入门超分辨率

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,然后将训练好模型应用在实际数据进行超分辨率处理。...在超分辨率任务中, 我们一般会使用已知采样方式来得到成对数据, 常用方式是 bicubic down sampling,常用采样在 PIL, opencv 等图像处理工具包能够找到。...但需要留意是, 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)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) 特征进行对齐,带来更好效果。

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VRT : 视频恢复变压器

如图 1(a) 所示,基于滑动窗口方法通常输入多个来生成单个 HQ ,并以滑动窗口方式处理长视频序列。在推理中,每个输入都要进行多次处理,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,不同恢复任务使用不同重建模块。对于视频超分辨率,使用亚像素卷积层以 s 比例因子特征进行采样。对于视频去模糊,单个卷积层就足以进行重建。除此之外,所有任务架构设计都是相同。...然后,将它们与原始特征连接起来,使用 MLP 进行特征融合和降维。具体而言,本文采用是 basicvsr++ 中方法:通过光流估计模型预测残差光流,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 达到了最好性能。值得注意是,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。

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【竞赛小汇】NTIRE2021 视频超分竞赛

本文NTIRE2021视频超分竞赛进行了简单介绍,总而言之一句话:BasicVSR是最大赢家。...针对BasicVSR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多次提炼。通过多次双向投影,不同时间补偿特征可以倍访问多次进而在不同传播阶段提取不同信息。 ?...类似BasicVSR,它们采用SpyNet进行特征对齐;然后将对齐后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,完成插后再采用...他们采用RNNEDVR中PCD、TSA进行了扩展,通过采用双向PCD、TSA,近邻特征空域对齐到任意时间不长,而非仅仅局限于中间

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一种用于360度全景视频超分联合网络

我们为360°全景视频超分构建了第一个数据集。我们希望我们新见解能够加深全景视频超分研究认识。 ? 方法 网络架构 该方法由单超分网络、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特征与目标特征进行对齐。将对齐后特征输入重建模块,得到高分辨率图像。单网络直接目标进行图像超分辨率处理。...为了进一步提高恢复视频质量,我们还设计了一个融合模块,对重建模块和单网络结果进行处理。最后将上采样LR目标加入到网络输出中,得到最终超分辨率结果。...它直接以LR目标为输入,生成初步SR图像。过程如下 ? 超分网络 在SMFN架构中,网络是视频超分主要网络,它利用多个输入进行特征学习和信息恢复。...对偶网络配置与单网络配置相同。损失函数中参数λ值设置为0.1。使用2个NVIDIA Titan Xp GPU它们进行训练。 消融实验 ? 量化评估 ?

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音视频基础

(1〉从设备中采集音频数据与编码器要求数据格式不一致y(2〉扬声器要求音频数据与要播放音频数据不一致,(3)更方便运算〈回声消除时,将通道重采样成单通道方便运算。)...重采样步骤:(1)创建重采样上下文,(2〉设置参数;(3)初始化重采样;(4)进行采样。...要求清晰度越高,分辨率就要越高。 图像显示,分以下几种情况: 1、图像大小等于显示区域大小 2、图像大小 小于 显示区域大小(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参数, pps设置单个图像参数 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,以像素为单位效率太低了...所以I太多, 数据比较大。 B数据小,但解析算法复杂,耗cpu 1.同一个gop内 之间压缩 2.运动估计 花屏原因 主要是丢P和B. 卡顿:为避免花瓶 丢帧时直接丢掉改组gop。

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iOS 视频处理框架及重点 API 合集丨音视频工程示例

使用 Core Media 层接口和数据类型可以高效处理媒体采样数据、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部分。...1)Sample Processing[35]:采样数据处理。常用数据类型: CMSampleBuffer[36]:系统用来在音视频处理 pipeline 中使用和传递媒体采样数据核心数据结构。...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数据。...缓冲级别的附属信息是指缓冲区整体信息,比如播放速度、后续缓冲数据操作等。采样级别的附属信息是指单个采样信息,比如视频时间戳、是否关键等。...2)Muxer AVAssetWriter[105]:支持将媒体数据写入 QuickTime 或 MPEG-4 格式文件中,支持多轨道媒体数据进行交错处理来提高播放和存储效率,支持媒体采样进行转码

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OpenGL 抗锯齿

我们原来猜测,我们会为每个被覆盖子样本运行片段着色器,然后每个像素子样本颜色进行平均化。例子那种情况,我们在插值顶点数据每个子样本上运行片段着色器,然后将这些采样最终颜色储存起来。...如果我们打算使用我们自己缓冲,来进行离屏渲染,那么我们就必须自己生成采样缓冲了;现在我们需要自己负责创建采样缓冲。...但是如果我们打算使用一个采样缓冲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采样纹理。...我们可以做事情是把缓冲位块传送(Blit)到另一个带有非采样纹理附件FBO中。之后我们使用这个普通颜色附件纹理进行处理,通过多采样一个图像渲染进行处理效率很高。...为了修正此问题,之后你应该纹理进行模糊处理,或者创建你自己抗锯齿算法。 当我们希望将采样和离屏渲染结合起来时,我们需要自己负责一些细节。

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微软提出第一个端到端Video Captioning方法:SWIN BERT,涨点显著!

这些特征提取器通常以固定帧率采样视频进行操作,并且通常图像/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,用于从密集采样视频中提取2D外观特征和3D运动特征。...虽然取得了不错结果,但这些现成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。在这样情况下,使用多个特征提取器进行端到端训练密集视频是计算密集型,甚至是不可行。...通过本文通用设计,它可以从原始视频进行端到端视频字幕训练。此外,得益于Transformer结构灵活性,本文模型能够处理可变长度视频序列。...因此,在本文提出框架中,如何有效地长序列视频token进行建模是一个独特挑战。作者通过在模态Transformer编码器中引入可学习稀疏注意掩码作为正则化器来解决此问题。

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视频数据训练太慢?试试UT-Austin&FAIR提出多重网格训练,加速4.5倍,还能提点!

受数值优化中多重网格方法启发,作者提出使用具有不同时空分辨率可变mini-batch形状。不同形状源于多个采样网格上训练数据进行采样。...视频具有一定数量和每像素,这些和像素通过记录设备时间和空间分辨率(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,使用采样网格进行重新采样。...作者注意到,如果使用尺度空间数据增强,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,每个形状进行相同次数迭代训练。...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进行二次采样

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OpenGL ES编程指南(二)

也就是说,使用OpenGL ES进行绘图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。...如果渲染到离屏缓冲区或纹理,请在适合使用这些类型缓冲区情况下进行绘制。 对于按需绘制,实现您自己方法来绘制呈现您渲染缓冲区,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,它可以以更低性能成本提高图像质量。 下图显示了采样如何工作。您应用程序不会创建一个缓冲区对象,而是创建两个。...采样渲染缓冲区使用与解析缓冲区相同尺寸进行分配,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采样数量。

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音视频编解码常用知识点

而有些格式则支持相对比较少,比如说RMVB。 编解码 编解码器(codec)指的是一个能够一个信号或者一个数据进行变换设备或者程序。...音频中比特率计算公式如下: 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组成离散信号采样个数...使用YUV色彩空间,后期出现彩色电视系统和早期黑白电视系统兼容,黑白电视机可以只处理彩色电信信号中Y分量,而彩色电视机接收黑白电视信号显示也没有任何问题。...这些采样方式,不压缩Y分量,UV分量压缩程度不同,这是由人眼特性决定,人眼亮度Y更敏感,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,只使用内编码。 间编码 间编码是时间域编码,是利用一组连续图像间时间性冗余度进行图像压缩。

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H.264学习笔记

注意,从视频采集设备(如CCD)直接获得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数字信号。 亮度/照度 这两个概念是同一事物不同表述。...H.264做法是残余进行转换结果进行量化。...图像模型通常有三个处理阶段: 转换(Transformation):图片进行去相关、让数据更加紧凑(Compact) 量化(Quantization):降低转换后数据精度 重排(Reordering...解码流程 首先要进行二进制比特流进行解码,解码语法元素抽取上节所述数值和参数。...) 参考 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

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干货 |「论文笔记」用于在线视频理解高效卷积网络

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 图像,这些图像使用共享 2D CNN 网络获得一个 2D feature map,再堆叠这些 feature map,用一个...因此,ECO 中对较远之间采取 feature map 进行 3D 卷积方式进行 end-2-end 融合。...在 video-level 上,通常是 video 中选取多个 clip 分别得到分类结果,再进行平均得到最后分类结果,这样会带来较大计算开销。...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 cropping 采样以及水平翻转等数据增强,从而增强测试效果。这使得计算效率较低,从而难以用于实时场景。

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最新综述丨视频超分辨率研究方法

投影是重复使用,直到处理完所有相邻,这是“循环反投影网络”一词原因。 ? RBPN采用DBPN作为单图超分网络,ResNet和反卷积作为图超分网络。...首先,通过PCD输入进行对齐,然后通过TSA对对齐进行融合。...SR图是残差图和动态上采样滤波器处理总和。 ? DUF还提出了一种基于时间轴视频数据增强方法。通过不同时间间隔进行顺序或相反顺序采样,可以得到不同运动速度和方向视频。...更合理、更恰当视频降质过程 在现有的研究中,LR视频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HR视频进行采样。另一种是HR视频进行高斯模糊,然后对视频序列进行采样。...在研究这类视频超分问题时,必须在不改变场景情况下将其分割成多个片段,分别进行处理。这可能会导致大量计算和计算时长。因此,能够处理场景变化深度学习方法对于实际应用是必要

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ETH联合Meta和鲁汶大学 提出视频恢复算法VRT,在视频超分辨率、去模糊和去噪性能达到SOTA

具体地说,当总采样数为S时,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,通过线性层将通道数减少到原始数。然后逐渐特征进行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比例因子特征进行采样,选取Charbonnier函数作为损失。...此外,受限于互注意力设计,上面过程一次只能处理。扩展到T一种简单方法是顺序处理,从而导致复杂度。本文提出了TMSA来解决这个问题。...因此,如架构图橙色方框所示,在每个网络阶段结束时使用特征扭曲来处理大运动。对于特征,我们计算其与相邻特征扭曲为与。然后将它们与原始特征连接起来,使用MLP进行特征融合和降维。

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