RepNet-VSR:用于高保真视频超分辨率的可重参数化架构(CVPRW2025)

主要观点总结

本文介绍了一种用于高保真视频超分辨率的可重参数化架构方法，名为RepNet-VSR。该方法旨在解决在资源受限的边缘设备上部署视频超分辨率技术的挑战。文章背景介绍了视频超分辨率的重要性、应用领域以及现有技术的局限性。然后详细描述了RepNet-VSR的方法论，包括实时视频超分辨率挑战赛的约束、模型分析、网络架构、重参数化、神经架构搜索和损失函数。实验部分给出了不同模型在REDS验证集上的训练结果、REDS数据集的定性比较以及在联发科NPU上RepNet-VSR的推断时间。

关键观点总结

关键观点1: 方法创新点

使用了可重参数化架构，通过NAS搜索最佳参数配置；采用1×1卷积层提高计算效率；多层级特征融合，结合了低层纹理和高层语义；通过结构重参数化增强网络表征能力。

关键观点2: 应用领域

视频超分辨率技术可应用于多个领域，包括流媒体平台、监控系统、医学成像和自动驾驶车辆等。

关键观点3: 挑战与解决方案

在资源受限的边缘设备上部署视频超分辨率技术面临重大挑战。本文提出的RepNet-VSR通过可重参数化架构和高效的网络设计，实现了在保持重建质量的同时提高计算效率。

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