VSR

python 视频硬字幕去除 内嵌字幕去除工具vsr

项目简介开源地址：https://github.com/YaoFANGUK/video-subtitle-removerVideo-subtitle-remover(VSR)是一款基于AI技术，将视频中的硬字幕去除的软件
程序员老冉·2024-02-04 19:32

小测一下HCL中VSR的转发性能

正文共：555字10图，预估阅读时间：1分钟上次我们在HCL中导入了NFV的自定义镜像（如何在最新版的HCL5.10.0中导入NFV镜像？），但是当时没有测试转发性能，最近HCL又更新了V5.10.1版本，里面着重提到更新了自定义设备的性能优化，使得我想测试一下性能到底怎么样。结合HCL中的openwrt客户端，也就是设备Server2，也是做了性能优化，可以结合之前的操作试一下（HCL中竟然新增
Danileaf_Guo·2024-01-08 14:03

VPP配置指南：NAT“三板斧”

正文共：1024字15图，预估阅读时间：1分钟前面我们介绍过VSR的NAT配置（地址重叠时，用户如何通过NAT访问对端IP网络？
Danileaf_Guo·2024-01-06 16:57

2018-03-01

1.吞吐率VSR_D数据包发送速率：验证RTS阈值准确性吞吐量\hat{D}VSR_{D}数据包发送速率2.吞吐量\hat{D}VSn节点数目：来验证RTSthreshold准确性吞吐量\hat{D}Vsn
小超超爱超超·2024-01-02 21:33

压敏电阻的作用及选型概述

产品样品：插件式压敏电阻压敏电阻又称突波吸收器，做如下几类简要介绍：1.产品概念说明2.产品的伏安特性3.产品使用特性图4.选型办法说明5.注意事项压敏电阻器（VSR）varistor。
溯从·2023-12-06 18:01

python 视频硬字幕去除 内嵌字幕去除工具 vsr

项目简介开源地址：https://github.com/YaoFANGUK/video-subtitle-removerVideo-subtitle-remover(VSR)是一款基于AI技术，将视频中的硬字幕去除的软件
天涯古巷·2023-12-05 15:10

手把手教你在天翼云部署一台FortiGate云主机

正文共：1111字21图，预估阅读时间：2分钟我们之前介绍过如何在腾讯云和阿里云上传云主机的自定义镜像（以腾讯云为例，在公有云部署一台VSR）。
Danileaf_Guo·2023-11-04 21:36

pathway富集图2 pathway_bubble_color.r

read.table("C://Users//Desktop//path.richFactor.head20.tsv",header=T,sep="\t")#画图p=ggplot(pathway,aes(R0vsR3
小灰灰want_to_fly·2023-10-30 06:55

景联文科技语音数据标注：AUTO-AVSR模型和数据助力视听语音识别

ASR、VSR和AV-ASR的性能提高很大程度上归功于更大的模型和训练数据集的使用。
景联文科技·2023-10-19 13:27

AAAI2021 | 大运动VSR中的对偶子网与多阶通信上采样方案

作者单位：西电、鹏城实验室论文链接：https://arxiv.org/pdf/2103.11744.pdf编者言：VSR任务中第一个设计对偶学习的方案，多阶上采样的方法和添加对偶子网与对偶损失可以参考与学习看点本文的主要亮点如下
WangsyUQ·2023-10-18 15:13

超分之TDAN

这篇文章是视频超分(VSR)中flow-free的代表作，不同于VESPCN中采用flow-based，即光流估计方法来对齐相邻帧的做法，本文作者推出的TDAN采用隐式的运动补偿机制，利用可变形卷积重建出非参考帧
Ton10·2023-10-18 15:12

H3C QoS打标签和限速配置案例

EF：快速转发AF：确保转发CS：给各种协议用的BE：默认标记(尽力而为)VSR-88-2出口路由配置：[H3C]discurrent-configurationversion7.1.075,ESS8305vlan1trafficclassifiervlan10operatorandif-matchacl2001trafficclassifiervlan20operatorandif-matcha
yenggd·2023-08-17 09:59

新视频超分算法来了：CVPR 2021 & NTIRE 2021 冠军

论文题目：BasicVSR:TheSearchforEssentialComponentsinVideoSuper-ResolutionandBeyond.1概括与图像超分辨率相比，视频超分辨率(VSR
深度学习技术前沿·2023-08-11 14:04

经典超分论文总结5

相关的论文可以查看地址经典视频超分论文总结1经典视频超分论文总结2经典视频超分论文总结3经典视频超分论文总结4经典超分论文总结5先讲几篇他早期的超分论文，包括两篇VSR和一篇SISR，1、ESRGAN:
是暮涯啊·2023-08-11 14:02

为什么 Raft 原生系统是流数据的未来

共识协议（如Paxos、Raft和ViewStampedReplication（VSR））通过提
沃趣数据库管理平台·2023-07-28 11:37

TIP2021 _ 视频超分辨率中的多级特征融合网络

作者|SaltedFish编辑|CV君报道|我爱计算机视觉（微信id：aicvml）论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9351768/看点现有的VSR方法的主要问题是参考帧的特征与相邻帧的特征的融合是一步的
我爱计算机视觉·2023-03-23 04:26

NOKIA VSR的MPLS L3VPN

------------------------------------------PE1上的操作------------------------------------------接口预配置configurecard1card-type"iom3-xp-b"configurecard1mda1mda-type"m5-1gb-sfp-b"configureport1/1/[1..5]noshutd
严炎2016·2023-03-21 17:34

BasicVSR The Search for Essential Components in Video Super-Resolution and Beyond（视频超分论文解析）

上表是当前VSR方法的各种组成部分。包括传播，对齐，聚合，上采样。这篇文章的实验建议使用双向传播方案来最大化信息收
AiArt_H·2023-01-15 15:05

【图像超分辨率论文】BasicVSR: The Search for Essential Components in Video Super-Resolution and Beyond

BasicVSR:TheSearchforEssentialComponentsinVideoSuper-ResolutionandBeyondAbstract视频超级分辨率（VSR）方法往往比图像对应的组件多
jaeden_xu·2023-01-15 15:04

CVPR21 - BasicVSR：简单有效的视频超分辨率Baseline

文章目录原文信息初识相知组件分析BasicVSRIconVSR部分实验回顾原文信息原文链接初识相比于图像超分，视频超分(VSR，VideoSuper-Resolution)显然是一件更具挑战性的任务。
我是大黄同学呀·2023-01-13 09:38

VSR dataset

1.视频超分的数据集https://cxyzjd.com/article/qq_41554005/1164661562.Question:OSError:libcurand.so.10:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory调整版本的型号进行匹配pythondemo/restoration_video_demo.py\./configs/r
My name is Woa·2023-01-11 08:05

basic_vsr 代码介绍

文章目录1.basic_vsr使用的一些模块介绍：2.basic_vsr网络结构3网络参数打印4.basic_vsr的数据预处理操作5.basic_vsr推理结果：本文参考basic_vsrcode:githubcode1
tony365·2022-12-27 21:07

ETDM：基于显式时间差分建模的视频超分辨率（CVPR 2022）

关注公众号，发现CV技术之美作者单位：快手、大连理工、港理工、北大、鹏城实验室论文：https://arxiv.org/pdf/2204.07114.pdf笔者言：之前的循环VSR方法大多将相邻帧参考帧以及前一时刻的
我爱计算机视觉·2022-12-27 21:34

超分之BasicVSR

BasicVSR改进了传统VSR结构中的propagation和alignment部分，分别提出了一个双向视频流的循环结构以及基于flow-based的feature-wise对齐方法。
Ton10·2022-12-27 21:31

视频超分：BasicVSR&IconVSR（The Search for Essential Components in Video Super-Resolution and Beyond）

在视频超分组件上的搜索和超越作者单位：南洋理工大学、腾讯PCG应用研究中心、香港中文大学-商汤科技联合实验室看点本文把改进的双向循环神经网络加入进了超分架构，在Vid4测试集上突破了28dB，亮点如下：本文把视频超分（VSR
WangsyHebut·2022-12-27 21:31

超分之BasicVSR++

这篇文章是BasicVSR的升级版本\colorbox{tomato}{升级版本}升级版本，同一批作者将BasicVSR中的Propagation和Alignment部分进行了增强产生了新一点VSR方法
Ton10·2022-12-27 21:00

图像超分算法小合集三：RCAN、SRLUT、ESPCN、VESPCN（混进来一个VSR）

目录RCANSRLUTESPCNVESPCN本文只是简单介绍这些文章的算法和网络结构，详细内容可以在我的博客内找，这几篇里SRLUT是比较新的(2021)。原文链接：RCAN:ImageSuper-ResolutionUsingVeryDeepResidualChannelAttentionNetworksSRLUT:PracticalSingle-ImageSuper-ResolutionUsi
暖风️·2022-12-25 12:12

[2106] Video Super-Resolution Transformer

papercodemathematicalreasoningmainlyfromthispaperContentAbstractPreliminaryvideosuper-resolution(VSR)
koukouvagia·2022-12-09 08:04

超分之RVRT

这篇文章是今年6月份刚出的VSR文章，其推出了一种将循环网络结构和Transformer结构相结合的一种模型——RecurrentVideoRestorationTransformer(RVRT)。
Ton10·2022-11-29 22:34

python opencv 实现基于深度学习的超分辨率处理

通常的超分辨率分两种：SISR和VSR。前者叫做单图像超分辨率，后者叫做视频超分辨率。我们通常理解的超分辨率都是指SISR，我们只需要输入一张低分辨率图像而获得高分辨率图像的输出。
qwanng·2022-11-14 07:35

[翻译]2020年综述：基于深度学习的视频超分辨率

AComprehensiveSurvey论文链接：https://arxiv.org/pdf/2007.12928.pdf作者团队：西安电子科技大学摘要这篇综述完成了4个工作：1.总结了33种最先进基于深度学习的VSR
高冷的歪果仁·2022-09-17 07:28

视频超分算法EDVR：Video Restoration with Enhanced Deformable Convolutional Network超分辨率重建

这篇文章结合了TDAN中时间可变形网络的优势和Robust-VSR中融合注意力机制的优势，在此基础上注入了金字塔结构，提出了一种新的VSR方法EDVR（EnhancedDeformableVideoRestoration
暖风️·2022-09-17 07:23

GitHub：超分辨率最全资料集锦

作者：ChaofWang|编辑：Amusi前言本文将分享的内容是：超分辨率（SuperResolution，SR）最全资料合集，涵盖了SISR、VSR等。
Amusi（CVer）·2022-09-17 07:47

超分之EDVR

作者推出的EDVR结合了TDAN中时间可变形对齐网络的优势和Robust-LTD中融合注意力机制的优势，推出了一种基于金字塔级联可变形对齐网络(PCD)和时空注意力融合超分网络(TSA)的新型VSR方法
Ton10·2022-09-17 07:44

如何让VSR又稳又快——高效视频超分中的残差稀疏连接学习

关注公众号，发现CV技术之美本篇分享论文『ResidualSparsityConnectionLearningforEfficientVideoSuper-Resolution』，将剪枝技术应用到VSR
我爱计算机视觉·2022-07-11 11:15

超分之VSRT

这篇文章发表于2021年，是Transformer在VSR领域的首篇应用。
Ton10·2022-05-25 07:52

论文笔记之Understanding Deformable Alignment in Video Super-Resolution

对齐(如TSTN)和flow-free对齐(如TDCN)；②得出了两种对齐方式高度相似性；③推出了offset-fidelity作为loss来缓解DCN训练不稳定的问题，这也为后续使用DCN来做对齐的VSR
Ton10·2022-05-11 07:34

音视频技术开发周刊 | 234

在线输出720P视频不同于现阶段VSR的两大热点研究方向：真实世界/盲VSR、VSR与传输
LiveVideoStack_·2022-03-07 07:22

针对视频压缩的压缩感知超分算法:COMISR

作者单位：谷歌论文链接：https://arxiv.org/pdf/2105.01237.pdf编者言：针对H.264等视频压缩标准压缩后的视频进行超分，定量和定性效果相比过去的VSR算法有较大提升，有一定的业界价值
WangsyHebut·2022-03-01 07:06

26FPS在线输出720P视频的视频超分模型：DAP

作者单位：苏黎世联邦理工、鲁汶大学、维尔兹堡大学论文链接：https://arxiv.org/pdf/2202.01731v1.pdf编者言：不同于现阶段VSR的两大热点研究方向：真实世界/盲VSR、VSR
WangsyHebut·2022-03-01 07:06

晚安～～老曲如酒

__=VSr6I4V@QQ音乐
风是云去处·2022-02-20 08:45

晨间日记

准备修理vsr报价报2.1和1.98，给人感觉不一样。下午主要是准备报价材料，找合同支撑。7点下班。中午吃点儿面条，晚上吃的有点儿多。
惭愧学人·2021-09-22 22:57

AI论文解读丨融合视觉、语义、关系多模态信息的文档版面分析架构VSR

本文提出一种融合视觉、文本、关系多模态信息的版式分析架构VSR。本文分享自华为云社区《论文解读系列十八：融合视觉、语义、关系多模态信息的文档版面分析架构VSR》，作者：小菜鸟chg。
·2021-07-30 11:41

R语言可视化（十三）：气泡图绘制

13bubble/")读取示例数据data<-read.table("demo_bubble.tsv",header=T,check.names=F,sep="\t")head(data)PathwayR0vsR3All_UnigenePvalue
Davey1220·2021-06-20 17:13

TIP2021 _ 视频超分辨率中的多级特征融合网络

作者|SaltedFish编辑|CV君报道|我爱计算机视觉（微信id：aicvml）论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/d...看点现有的VSR方法的主要问题是参考帧的特征与相邻帧的特征的融合是一步的
·2021-04-01 12:04

Deep Video Super-Resolution using HR Optical Flow Estimation | 视频超分重建 | 测试简记 |

DeepVideoSuper-ResolutionusingHROpticalFlowEstimationhttps://arxiv.org/abs/2001.02129GitHub项目链接：https://github.com/LongguangWang/SOF-VSR
墨理三生·2021-01-22 20:30

论文解读VSR MuCAN: Multi-Correspondence Aggregation Network for Video Super-Resolution 2020 ECCV

MuCAN:Multi-CorrespondenceAggregationNetworkforVideoSuper-ResolutionGitHub地址1.总结这篇文章作者主要在于突出利用多帧输入里面帧间和帧内的信息，对此作者分别提出了TemporalMulti-CorrespondenceAggregationModule和Cross-ScaleNonlocal-CorrespondenceAg
eight_Jessen·2021-01-06 11:20

Video Super-Resolution with Recurrent Structure-Detail Network阅读

代码：https://github.com/junpan19/RSDN文章出自ECCV2020，与CVPR2020VSR-TGA出自同一个作者团队.文章思路这篇文章的创新点在于将一帧图像分为了Structure
AI未来·2020-11-25 21:55

VSR论文笔记二|Robust Video Super-Resolution with Learned Temporal Dynamics

1.总结视频超分提取帧间的信息很重要，作者提出了一个可以自适应选择优化范围的时序自适应网络，同时作者用一个空间对齐网络减少邻帧的的运动复杂性。具体来讲就是：首先有一个时序自适应网络。时序信息对视频超分很重要，以往有通过复杂的优化来解决但是引入了计算负担和时间负担，也有一些使用固定的temporalscale通过显式应用运动补偿来产生网络的输入。作者提出一个自适应时序网络，可以鲁棒应对各种运动类型并
eight_Jessen·2020-11-03 17:14

R语言ggplot2绘图教程——Pathway富集分析气泡图

sep="\t")#画图p=ggplot(pathway,aes(richFactor,Pathway))p=p+geom_point()#改变点的大小p=p+geom_point(aes(size=R0vsR3
宁生信·2020-09-15 08:17
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