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FAST: A Framework to Accelerate Super-Resolution Processing on Compressed Videos

机译：快速：一个加速压缩视频超级分辨率处理的框架

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State-of-the-art super-resolution (SR) algorithms require significant computational resources to achieve real-time throughput (e.g., 60Mpixels/s for HD video). This paper introduces FAST (Free Adaptive Super-resolution via Transfer), a framework to accelerate any SR algorithm applied to compressed videos. FAST exploits the temporal correlation between adjacent frames such that SR is only applied to a subset of frames; SR pixels are then transferred to the other frames. The transferring process has negligible computation cost as it uses information already embedded in the compressed video (e.g., motion vectors and residual). Adaptive processing is used to retain accuracy when the temporal correlation is not present (e.g., occlusions). FAST accelerates state-of-the-art SR algorithms by up to 15× with a visual quality loss of 0.2dB. FAST is an important step towards real-time SR algorithms for ultra- HD displays and energy constrained devices (e.g., phones and tablets).
机译：最先进的超分辨率（SR）算法需要大量的计算资源来实现实时吞吐量（例如，用于HD视频60mpixels / s）。本文介绍快速（免费自适应超分辨率通过传输），该框架加速应用于压缩视频的任何SR算法。快速利用相邻帧之间的时间相关性，使得SR仅应用于帧的子集;然后将SR像素传送到其他帧。传输过程具有可忽略的计算成本，因为它使用已经嵌入在压缩视频中的信息（例如，运动向量和残差）。当不存在时间相关时（例如，闭塞）时，自适应处理用于保持精度。快速加速最先进的SR算法，高达15倍，视觉质量损失为0.2dB。 FAST是朝着超高清显示器和能量约束设备的实时SR算法的重要步骤（例如，电话和片剂）。

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