FMA-Net
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FMA Net
簡介 :
FMA-Net是一個用於視頻超分辨率和去模糊的深度學習模型。它可以將低分辨率和模糊的視頻恢復成高分辨率和清晰的視頻。該模型通過流引導的動態過濾和多注意力的迭代特徵精煉技術,可以有效處理視頻中的大動作,實現視頻的聯合超分辨率和去模糊。該模型結構簡單、效果顯著,可以廣泛應用於視頻增強、編輯等領域。
需求人群 :
["視頻編輯","視頻增強","視頻分析"]
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佔比最多地區: US(67.17%)
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使用場景
使用FMA-Net模型增強視頻的分辨率,使低清視頻變得清晰。
通過FMA-Net對運動模糊的視頻進行去模糊處理,使畫面更加清晰。
藉助FMA-Net模型提高安監視頻的分辨率,用於識別重要細節。
產品特色
實現視頻的超分辨率恢復
實現視頻的去模糊增強
可以處理視頻中的大動作
簡單的模型結構
訓練效果顯著
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