【传知代码】VRT: 关于视频修复的模型(论文复现)

前言:随着数字媒体技术的普及,制作和传播视频内容变得日益普遍。但是,视频中由于多种因素,例如传输、存储和录制设备等,经常出现质量上的问题,如图像模糊、噪声干扰和低清晰度等。这类问题对用户的体验和观看体验产生了直接的负面影响,因此,视频修复技术显得尤为关键。  其重要性不容忽视。

本文所涉及所有资源均在传知代码平台可获取

概述

        视频修复技术(Video Restoration Techniques,VRT)是一种利用计算机视觉和图像处理技术来改善、修复和恢复视频内容的方法。其主要目的是消除视频中存在的噪声、模糊、失真、抖动等问题,使视频内容更清晰、更稳定,并且提高其视觉质量和观感。其实现的作用是:

1)噪声去除:使用去噪算法来消除视频中的各种类型的噪声,例如高斯噪声、椒盐噪声等,以提高图像质量和清晰度。

2)运动补偿:通过分析视频中的运动信息,利用运动估计和补偿技术来减少视频中的运动模糊,使图像更加清晰和稳定。

3)图像恢复:使用插值、补洞和修复算法来修复视频中存在的缺失、损坏或者破坏的图像部分,以恢复视频的完整性和连贯性。

4)超分辨率重建:利用超分辨率重建技术来增加视频的空间分辨率,从而提高图像的清晰度和细节展现能力。

视频修复与单一图像修复的区别在于:前者主要关注从单一图像中恢复丢失或损坏的信息,而后者则涉及对整个视频序列的处理。在进行视频修复时,需要充分考虑帧与帧之间的时间序列关系,这样可以更有效地利用时间信息来进行修复工作。这样的时序关联可能包括相邻帧间的动态运动、变动等相关信息。

关于时间信息的价值:视频里的这些时间数据在理解和修复过程中起到了不可或缺的作用。视频修复过程中,相邻帧的相互联系、动态的变动以及视频序列的动态变化等因素都为其提供了丰富的背景信息。传统的单一图像修复技术不能充分利用这些时间序列信息,而视频修复则专注于通过综合多帧信息来提升修复的效果。

在处理多帧视频时,我们面临了一系列新的挑战,包括多帧之间的对齐、在动态环境中信息的变动以及长时间序列的依赖性等问题。

为了实现更为精确和稳健的视频修复,我们需要构建一个能够最大化利用这些信息的机制。

VRT模型的详细说明

VRT 模型是指视频修复技术(Video Restoration Techniques)的模型,它是一种利用深度学习和计算机视觉技术来改善、修复和恢复视频内容的模型。这些模型通常基于深度神经网络,能够学习视频中的复杂模式和结构,并自动进行修复和增强。其整体框架如下:

Figure 1.绿色圆圈:低质量(LQ)的输入帧;蓝色圆圈:高质量(HQ)的输出帧。t-1,t及t+1为帧序号;虚线是用来描述不同帧融合的。

VRT的总体结构:Video Restoration Transformer(VRT)是一个致力于视频修复任务的深度学习模型。其整体框架由多个尺度组成,每个尺度包含两个关键模块:Temporal Mutual Self Attention(TMSA)和Parallel Warping。VRT的目的是通过并行帧预测与长时序依赖建模的方法来充分利用多帧视频信息实现高效修复。 

VRT具有多尺度结构,各尺度内含有TMSA与Parallel Warping两模块。该设计使模型能够运行于不同分辨率特征,从而较好地拟合视频序列的细节及动态变化情况。

TMSA模块:Temporal Mutual Self Attention负责把视频序列划分成细小的片段,并将相互注意力应用到这些片段中,进行联合运动估计,特征对齐以及特征融合等。同时利用自注意力机制对特征进行提取。该设计使模型可以联合处理多帧信息,较好地解决了长时序依赖建模问题。

Parallel Warping模块:Parallel Warping模块用于通过并行特征变形从相邻帧中进一步融合信息。它利用平行特征变形有效地将相邻帧信息融合到当前帧中。该步骤与特征的引导变形相似,进一步提升了该模型多帧时序信息使用效率。

下图展示了提出的Video Restoration Transformer(VRT)的框架。给定T个低质量输入帧,VRT并行地重建T个高质量帧。它通过多尺度共同提取特征、处理对齐问题,并在不同尺度上融合时间信息。在每个尺度上,VRT具有两种模块:时间互相自注意力和平行变形。为了清晰起见,图中省略了不同尺度之间的下采样和上采样操作。

实验结果表现

VRT在不同视频修复任务上的表现,如下图所示:

不同任务表现 VRT在视频超分辨率、视频去模糊、视频去噪、视频帧插值和时空视频超分辨率等五个任务上都进行了实验。通过对比实验结果,VRT展现了在各项任务中的优越性能,提供了高质量的修复效果。

性能对比 VRT与其他当前主流的视频修复模型进行了性能对比,涵盖了14个基准数据集。实验结果显示,VRT在各个数据集上都明显优于其他模型,表现出色。尤其在某些数据集上,VRT的性能提升高达2.16dB,凸显了其在视频修复领域的卓越性能。

视频修复技术(VRT)的优势和创新点主要体现在以下几个方面:

1. 深度学习驱动的修复模型:VRT采用深度学习技术,如卷积神经网络(CNN)和生成对抗网络(GAN),能够自动学习视频中的复杂模式和结构。相较于传统的基于规则的方法,深度学习模型在处理视频修复任务上表现出更高的灵活性和效果。

2. 端到端的修复过程:VRT模型通常采用端到端的修复过程,即直接从损坏或低质量的视频帧到修复后的视频帧,无需手动干预或多个步骤的流程。这种端到端的方式简化了修复流程,提高了效率。

3. 多种修复技术的综合应用:VRT模型综合运用了多种修复技术,如噪声去除、运动补偿、图像恢复等,能够在多个方面改善视频质量。通过这种综合应用,VRT能够更全面地处理视频中的问题,提供更优质的修复结果。

4. 大规模训练数据的利用:VRT模型通常使用大规模的真实视频数据进行训练,这些数据涵盖了各种不同来源和类型的视频,包括电影、电视节目、监控视频等。通过利用这些数据,VRT模型能够学习到更广泛、更真实的修复模式,提升了修复效果的准确性和鲁棒性。

5. 实时性能和效果的提升:随着硬件和算法的不断进步,现代VRT模型在实时性能和修复效果方面都取得了显著的提升。一些优化的算法和硬件加速技术使得VRT能够在更短的时间内完成修复任务,并且在视觉上提供更加真实和清晰的修复结果。

总的来说,视频修复技术(VRT)利用深度学习等先进技术,结合多种修复技术,综合应用大规模训练数据,实现了对视频内容的高效、自动、全面修复,为视频产业和相关领域带来了巨大的优势和创新点。 VRT在不同任务上的性能提升如下图所示:

核心代码实现

这里给出视频恢复(Video Restoration)模型的测试脚本,用于在测试集上评估模型的性能:

导入依赖库和模块

import argparse
import cv2
import glob
import os
import torch
import requests
import numpy as np
from os import path as osp
from collections import OrderedDict
from torch.utils.data import DataLoaderfrom models.network_vrt import VRT as net
from utils import utils_image as util
from data.dataset_video_test import VideoRecurrentTestDataset, VideoTestVimeo90KDataset, \SingleVideoRecurrentTestDataset, VFI_DAVIS, VFI_UCF101, VFI_Vid4

定义主函数 main()

def main():parser = argparse.ArgumentParser()# ...(解析命令行参数的设置)args = parser.parse_args()# 定义设备(使用GPU或CPU)device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')# 准备模型model = prepare_model_dataset(args)model.eval()model = model.to(device)# ...(根据数据集类型准备测试集)# 定义保存结果的目录save_dir = f'results/{args.task}'if args.save_result:os.makedirs(save_dir, exist_ok=True)test_results = OrderedDict()# ...(初始化用于保存评估结果的数据结构)# 遍历测试集进行测试for idx, batch in enumerate(test_loader):# ...(加载测试数据)with torch.no_grad():output = test_video(lq, model, args)# ...(处理模型输出,保存结果,计算评估指标)# 输出最终评估结果# ...

准备模型和数据集的函数 prepare_model_dataset(args)

def prepare_model_dataset(args):# ...(根据任务类型选择合适的模型和数据集)return model

测试视频的函数和视频片段的函数

def test_video(lq, model, args):# ...(根据需求测试整个视频或分割成多个片段进行测试)return output
def test_clip(lq, model, args):# ...(根据需求测试整个片段或分割成多个子区域进行测试)return output

写在最后

VRT通过深度学习驱动的修复模型、端到端的修复过程、多种修复技术的综合应用、大规模训练数据的利用以及实时性能和效果的提升,实现了对视频内容的高效、自动、全面修复,为视频产业和相关领域带来了重大的优势和创新点。

通过对VRT的全面介绍和深入解析,我们不难发现它在视频修复领域的卓越贡献。VRT通过并行帧预测、长时序依赖建模和多尺度设计等关键创新点,显著提升了视频修复的性能。其在多个任务上的卓越表现以及在实际应用中的广泛潜力,使得VRT成为视频修复领域的前沿技术。
鼓励更多研究者深入挖掘视频修复领域的技术挑战,并通过VRT的经验为该领域的未来发展做出更多贡献。不仅如此,VRT的创新性和通用性也为深度学习在其他领域的研究提供了有益的参考,推动了整个人工智能领域的发展。

详细复现过程的项目源码、数据和预训练好的模型可从该文章下方附件获取。

【传知科技】关注有礼     公众号、抖音号、视频号

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/diannao/13012.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

hive动态分区

hive动态分区概念:允许插入数据到分区表时,根据插入的数据内容自动创建相应的分区 1.启用动态分区功能 hive.exec.dynamic.partitiontrue; 2.分区字段设置 在insert语句中, 动态分区的字段必须放在select语句的末尾,hive会根据这个字段的值来创建分区目录 示例: --创建分区表…

几个排序器的verilog及其资源占用、延时分析

提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 前言 因为课题需要,调研了几个快速排序方法,并手写或者改进了若干待测试对象,包括记分板型冒泡排序(这个是别人的&#xff09…

树莓派|I2C通信

什么是I2C通信 I2C(Inter-Integrated Circuit)是一种串行通信协议,用于在集成电路(IC)之间传输数据。它由飞利浦公司(现在的恩智浦半导体公司)在20世纪80年代开发,并且成为了广泛应用于各种电子设备中的通…

Spring Security 6.x 系列【73】认证篇之同端互斥登录

有道无术,术尚可求,有术无道,止于术。 本系列Spring Boot 版本 3.1.0 本系列Spring Security 版本 6.1.0 源码地址:https://gitee.com/pearl-organization/study-spring-security-demo 文章目录 1. 概述2. 实现方案3. 案例演示3.1 内存会话3.1.1 并发控制流程分析3.1.2 功…

【35分钟掌握金融风控策略28】贷中模型体系策略应用

目录 贷中模型体系策略应用 信用模型体系和模型在策略中的应用 反欺诈模型体系和模型在策略中的应用 运营模型体系和模型在策略中的应用 贷中模型体系策略应用 在贷前模型部分已经讲过,贷前开发的很多模型是可以在贷中直接使用的。贷中与贷前的不同点在于&…

ubuntu升级python

添加Python官方PPA源 sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa 执行会显示各个版本ubuntu可以安装哪些python版本 更新软件包索引 sudo apt update 安装需要版本Python sudo apt install python3.11 检查Python版本: which python11 /usr/bin/python3.11 设置为系统默认Pyt…

自定义一个starter

在Spring Boot中&#xff0c;创建一个自定义starter可以简化特定功能或组件的配置过程&#xff0c;让其他项目能够轻松地重用这些功能。 这里我们以自定义一个xxl-job的starter为例&#xff0c;介绍下如何简化配置。 添加依赖 <dependencies><dependency><gro…

STK中的光照计算模型

本文简要阐述STK中光照计算的模型。 在航天任务中&#xff0c;通常需要分析地面站、飞行器在一定时间内的光照情况&#xff0c;具体包括&#xff1a; 地面站处在光照区和阴影区的具体时间范围&#xff1b;考虑地形遮挡后&#xff0c;地面站的光照区和阴影区的变化情况&#x…

985大学电子信息专硕,考C语言+数据结构!中央民族大学25计算机考研考情分析!

中央民族大学&#xff08;Minzu University of China&#xff09;坐落于北京市学府林立的海淀区&#xff0c;南邻国家图书馆&#xff0c;北依中关村科技园&#xff0c;校园环境典雅&#xff0c;古朴幽美&#xff0c;人文氛围浓郁&#xff0c;具有鲜明的民族特色。由北京市、国家…

Java byte数据类型

在Java中&#xff0c;byte是一种基本的数据类型&#xff0c;用于表示整数值。它是8位带符号的二进制补码&#xff0c;范围从-128到127&#xff08;包括&#xff09;。 以下是一些关于byte数据类型的重要信息&#xff1a; 大小和范围&#xff1a;byte数据类型占用8位&#xff0…

Oracle 日志文件头中的SCN

日志文件头中的SCN主要分以下3类&#xff1a; 1、FIRST_CHANGE 2、NEXT_CHANGE 3、RESETLOGS_CHANGE# FIRST_CHANGE# FIRST_CHANGE#表示该在线日志文件被重用时的SCN。可以从VKaTeX parse error: Expected EOF, got # at position 25: …RY.FIRST_CHANGE#̲列查询&#xff0c;…

Cesium学习_-着色器

着色器GLSL CesiumJS PrimitiveAPI 高级着色入门 - 从参数化几何与 Fabric 材质到着色器 - 下篇 - 知乎 明确一个定义&#xff0c;在 Primitive API 中应用着色器&#xff0c;实际上是给 Appearance 的 vertex- ShaderSource、fragmentShaderSource 或 Material 中的 fabric.…

Java 异步编程——为什么要使用多线程,以及在什么情况下使用多线程?

前言 单线程就是一个工人在搬砖&#xff0c;多线程就是多个工人在搬砖&#xff1b;在相同数量的砖要搬的情况下&#xff0c;多个工人搬砖肯定比一个人搬的快。 那多个工人做事一定比一个工人做事快吗&#xff1f;那不一定&#xff0c;不过大多数情况下是的。多线程只是可以同…

Java并发编程——线程安全

在Java并发编程中&#xff0c;线程安全是一个非常重要的概念。当多个线程同时访问共享数据时&#xff0c;如果没有采取适当的同步措施&#xff0c;就可能会导致数据不一致或其他不可预期的行为&#xff0c;这就是线程不安全的情况。 为了保证线程安全&#xff0c;Java提供了一…

Google Ads谷歌广告账户被封停怎么办?

跨境出海业务少不了需要做Google Ads推广业务&#xff1b;其中让投手们闻风丧胆的消息就是帐户被暂停。当 Google 检测到任何违反其政策且可能损害用户在线体验的行为时&#xff0c;就会发生这种情况。那么如何在做广告推广的同时&#xff0c;保证账号不被封禁呢&#xff1f;看…

【微服务最全详解】

文章目录 微服务微服务的介绍微服务服务架构演变 微服务网关微服务的负载均衡微服务的容灾机制服务崩溃服务容灾机制微服务熔断机制微服务限流Sentinel怎么实现限流微服务限流算法1.令牌桶算法2.漏斗桶算法 服务监控日志收集 微服务 微服务的介绍 微服务是一种软件架构风格&a…

大模型日报2024-05-15

大模型日报 2024-05-15 大模型资讯 OpenAI推出全新AI模型GPT-4o&#xff0c;具备文本、图像和音频处理能力 摘要: OpenAI公司继ChatGPT后&#xff0c;最新推出了名为GPT-4o的AI模型。这一模型不仅能够理解和生成文本&#xff0c;还新增了图像和音频的解释及生成功能。GPT-4o作为…

中国开源 AI 大模型之光-InternLM2

今天给大家带来 AI 大模型领域的国产之光 - InternLM2&#xff0c;在10B量级开源大模型领域取得了全球 Top 3 的成绩&#xff0c;仅次于 Meta 发布的 Llama-3&#xff0c;在国内则是第一名的存在&#xff01; 简介 InternLM2是由上海人工智能实验室和商汤科技联合研发的一款大型…

最大子序列的分数

题目链接 最大子序列的分数 题目描述 注意点 n nums1.length nums2.length从nums1和nums2中选一个长度为k的子序列对应的下标对nums1中下标对应元素求和&#xff0c;乘以nums2中下标对应元素的最小值得到子序列的分数0 < nums1[i], nums2[j] < 1000001 < k < …

Leecode热题100---560:和为k的子数组个数

题目&#xff1a; 给你一个整数数组 nums 和一个整数 k &#xff0c;请你统计并返回 该数组中和为 k 的子数组的个数 。 子数组是数组中元素的连续非空序列。 C&#xff1a; #include<iostream> #include<vector> using namespace std; class Solution { public:…