吉林大学学报(工学版) 电话投稿

期刊简介：面对运动幅度大的复杂视频场景，实时视频超分辨率算法难以重建纹理细节、遮挡区域，基于生成对抗网络，提出了一种基于高效门控和目标区域关注的实时视频超分辨率方法。该方法首先使用高效门控重建网络作为生成网络，保持高效的同时，通过简化门控机制自适应选择复杂区域信息，提升重建结果。更进一步，该方法提出目标区域关注鉴别网络，为生成网络提供多尺度及时空信息反馈，通过多尺度机制和ReLU线性注意力，获取复杂视频的多尺度信息；通过显著时空鉴别模块，限制鉴别网络关注复杂区域，更好获取复杂区域的时空信息。实验结果表明，所提方法较于其他先进算法表现出显著的优越性，模型效率方面实现了13.36ms的推理延迟及65.806的实时得分，表明模型高效的实时性能。

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