《表1 光流法(Flow Net 2.0)与ASCNN预处理时间对比》

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《时空域上下文学习的视频多帧质量增强方法》

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光流法的典型实现是FlowNet[17]。本文选取了4个测试序列，每个序列测试50帧，比较了FlowNet 2.0与ASCNN的时间复杂度，如表1所示。对于2个网络，分别输入2帧图像，并得到各自的预处理时间。经过预处理，光流法得到2帧对齐图像，ASCNN得到1帧预测帧。值得注意的是，由于FlowNet 2.0网络参数量较大，当显存不足时，每帧图像被分成多块进行处理。从表1可以看出，FlowNet 2.0的预处理耗时约为ASCNN的10倍。