《表3 各模型在UCF-101测试集中的评估结果》

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《基于深度体素流的模糊视频插帧方法》

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尺度循环网络（Scale-Recurrent Network，SRN)[13]采用了多尺度信息共享的思想取得了不错的去模糊效果。插帧算法方面，CyclicGen[8]运用了循环一致性损失[23]并提取边缘信息以保护图像结构，SuperSlomo[6]则提取融合了帧间的双向光流信息。鉴于上述算法的预训练模型公开且效果可靠，特选取搭配为以下两组：SRN+CyclicGen与SRN+SuperSlomo，以便对比验证本文算法模型的结果。所有测得指标统计如表3。