Residual Invertible Spatio-Temporal Network for Video Super-Resolution

发表在AAAI2019。

主要工作：充分利用低分辨率到高分辨率的空间信息，从连续的视频帧建模时间的一致性。对于空间部分，设计了残差可逆块用于减少特征转换中的信息损失，并且提供鲁棒的特征表示。对于时间部分，使用了残差稠密连接的循环卷积模型。在重建模块，提出了基于稀疏策略的融合方法，用于合并时间特征和空间特征。

目前捕捉连续帧的时间一致性的方法分为两类：基于运动补偿的方法，提取显式的运动信息，如光流，但运算量太大；和基于循环卷积网络的方法，先前的方法有四个缺陷：LR视频帧必须提前进行插值；不能很好地保持空间信息；现有的循环架构大多不够深入，无法有效地覆盖VSR中的远程运动和时间一致性；时间信息和空间信息没有进行结合在一起。

本文（RISTN）主要分为三个分量：时间分量、空间分量和重建分量。

空间分量中，超分后的图像应该与低分辨率的图像具有相似的结构，本文使用的是残差可逆块，改进《i-REVNET: DEEP INVERTIBLE NETWORKS》这篇文章中的网络结构，

                                      

 ，则可以表示为。类似的可得：

故前一层的特征可以用任意的和表示，另外，RIB的输出可以表示为：                                 

时间分量上，使用的是具有快捷连接的循环模型。使用了卷积的LSTM(C-LSTM)。                                       

 由于b和d有按元素相加的操作，必须保证通道数一致，因此引入了一个卷积层保证输入和输出的通道数相同，

 稀疏特征融合：使用稀疏策略去融合时间和空间特征。利用稀疏性去选择有用的特征，降低过拟合的风险。

利用了映射层将时间特征转换为与空间特征相同的空间，

 

SM是一个稀疏矩阵。 

最后使用了反卷积作为重建过程中的上采样。

训练损失：

先在ImageNet上预训练：

然后在视频数据集上训练RISTN: 

 

L1损失可以保证SM的稀疏性。 

实验结果：