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Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Video Super-Resolution

Super-Resolution › Video Super-Resolution 249 평가 기록 18 datasets

Video Super-Resolution is a computer vision task that aims to increase the resolution of a video sequence, typically from lower to higher resolutions. The goal is to generate high-resolution video frames from low-resolution input, improving the overall quality of the video.

<span style="color:grey; opacity: 0.6">( Image credit: Detail-revealing Deep Video Super-Resolution )</span>

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벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
RealSR + x264
BSQ-rate over ERQA: 0.77BSQ-rate over Subjective Score: 0.196BSQ-rate over VMAF: 0.775BSQ-rate over PSNR: 0.675
논문 코드
BSRGAN
PSNR: 29.27LPIPS: 0.177SSIM: 0.836
논문 코드
VRT
Subjective score: 7.628ERQAv1.0: 0.758QRCRv1.0: 0.722SSIM: 0.902
논문 코드
EvTexture+
PSNR: 29.78SSIM: 0.8983
논문 코드
RVRT
PSNR: 29.54SSIM: 0.8810
논문 코드
LRTI-VSR
PSNR: 33.06SSIM: 0.9162
논문 코드
VRT
PSNR: 41.05SSIM: 0.9737
논문 코드
RAMS (ours)
Average PSNR: 48.23
논문 코드
DeFMO
SSIM: 0.753PSNR: 26.83TIoU: 0.684
논문 코드
TbD
TbD-3D
SSIM: 0.674PSNR: 25.21TIoU: 0.542
논문 코드
DeFMO
SSIM: 0.699PSNR: 26.23TIoU: 0.879
논문 코드
iSeeBetter
PSNR: 40.17
논문 코드

데이터셋

18개
MSU Super-Resolution for Video CompressionMSU Video Upscalers: Quality EnhancementMSU Video Super Resolution Benchmark: Detail RestorationVid4 - 4x upscalingVid4 - 4x upscaling - BD degradationREDS4- 4x upscalingUDM10 - 4x upscalingUltra Video Group HD - 4x upscalingFalling ObjectsTbDTbD-3DVimeo90K

논문

라이브러리

Papers with Code 리더보드 row에 연결된 구현 저장소입니다.

github.com/pilot7747/sldl 2 논문
github.com/20151001860/Real_ESRGAN_paddle 1 논문
github.com/2023-MindSpore-1/ms-code-213/tree/main/ESRGAN 1 논문
github.com/ayanglab/swinganmr 1 논문
github.com/ayanglab/swinmr 1 논문
github.com/bayuudachi/Real-esr-gan 1 논문
github.com/code-implementation1/Code3/tree/main/ESRGAN 1 논문
github.com/final-0/Real-ESRGAN 1 논문

하위 태스크

KV Key-Frame-based Video Super-Resolution (K = 15) 2 데이터셋 · 2 rows