A Simple Baseline for Video Restoration with Grouped Spatial-temporal Shift（ShiftNet）
摘要视频修复旨在从降质的视频中恢复清晰的帧，具有许多重要的应用。视频修复的关键在于利用帧间信息。然而，现有的深度学习方法往往依赖于复杂的网络架构，如光流估计、可变形卷积和跨帧自注意层，导致计算成本高。在这项研究中，我们提出了一个简单而有效的视频修复框架。我们的方法基于分组空间时间位移（groupedspatial-temporalshift），这是一种轻量级和直观的技术，可以隐式地捕捉多帧聚合的帧