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1. Fast Spatio-Temporal Residual Network for Video Super-Resolution（FSTRN 2019 CVPR）

1.1 网络结构

网络分成了四部分：

• LR video shallow feature extraction net（LFENet）
• fast spatio-temporal residual blocks (FRBs)
• LR feature fusion and upsampling SR net (LSRNet)
• global residual learning (GRL) (包括了space residual learning (LRL) and cross-space residual learning (CRL)）

分别用$I_{LR}$和$I_{SR}$表示FSTN的输入和输出，用$I_{HR}$表示目标

1.1.1 LFENet

使用了一个C3D layer从LR视频中提取特征。
$$F_0^L=H_{LFE}(I_{LR})$$
$F_0^L$是提取的feature-maps，$H_{LFE}$是C3D操作，$F_0^L$用于LR空间的GRL还有FRBs的输入

1.1.2 FRBs

对于第$d$层FRBs，输出表示为
$$F_d^L=H_{FRB，d}(F_{d-1}^L)=H_{FRB,d}(H_{FRB,d-1}(...(H_{FRB,1}(F_0^L))...))$$
同时LR space residual learning(LRL)也用于LR空间的特征学习，通过$H_{LRL}$，一个组合函数：
$$F_{LRL}^L=H_{LRL}(F_D^L,F_0^L)$$

FRB模块将一个$k\ast k\ast k$的卷积核改成一个$1\ast k\ast k$ 和 $k\ast 1\ast 1$ 的卷积核。修改了激活函数。所以FRBs块可以写成
$$F_d^L=F_{d-1}^L+W_{d,t}(W_{d,s}(\sigma (F_{d-1}^L)))$$
$\sigma$表示PReLU激活函数，$W_{d,s}$和$W_{d,t}$分别表示空间卷积和时间卷积，公式里没有加入偏差。

LRL通过PReLU函数，一个dropout层实现。
$$F_{LRL}^L=H_{LRL}(F_D^L,F_0^L)={\sigma }_L(F_D^L+F_0^L)$$

1.1.3 LSRNet

用于在LRL提取特征之后，在HR空间获取超分视频。使用了一个C3D卷积，之后使用deconvution，然后再用C3D做特征融合
$$F_{SR}^L=H_{LSR}(F_{LRL}^L)$$
再这一部分，还有cross-space residual learning(CRL)，首先通过一个SR mapping从LR空间到HR空间，得到$F_{SR}^H，最终网络输出为$$$I_{SR}=H_{FSTRN}(I_{LR})=F_{SR}^L+F_{SR}^H$$
$F_{SR}^H=H_{CRL}(I_{LR})$,这个映射操作将LR映射到HR空间，尽可能简单，可以是基于双线性、最近邻、双三次、面积和反卷积的插值。

1.1.4 Global residual learning

包括了LR space residual learning（LRL）和Cross-space residual learning(CRL)

1.2 Loss

使用 Charbonnier penalty function,$\rho =\sqrt{x^2+{ϵ}^2}$做近似，$ϵ=1e-3$。
$$L(I_{SR},I_{HR};\theta )=\frac{1}{N}\sum _{n=1}N\rho (I_{HR}^n-I_{SR}^n)$$

2.Residual Networks for Light Field Image Super-Resolution（resLF）

这篇文章比较难读懂，把自己理解的mark下，也可能和作者做的有偏差。
代码地址

总结：将一个光场中的图像分成不同的子像素偏移量的图像堆栈，然后输入不同的网络分支，从每个分支计算不同空间方向上的剩余信息，并进一步集成以补充视图图像的高频细节。

2.1 Method

目标是从一个低像素的图片$L^{Lr}(x,y,u,v)$重建出超分图片$L^{sr}(x,y,u,v)$，其中$(x,y)$是空间域，$(u,v)$是角度域。超分的图像最终是$(rX,rY,U,V)$，$r$是放大倍数。将图片转换到YCbCr色彩空间并且只使用Y通道。

总体框架

不同的方向移动的像素可以根据disparity信息组合，产生更高分辨率的图片。本文水平，垂直和对角线方向的子像素移动。
将角度方向记为$tan\theta =v/u$，提取图像周围的像素$I_{\theta =0},I_{\theta =90},I_{\theta =45},I_{\theta =135}$。设计了residual网络结构。如图所示网络有四个分支和一个带有几个residual blocks的全局部分。与其他视图图像相比，一个LF中的中心视图图像具有更多来自相关图像堆栈的可用子像素信息。首先设计网络提高中间视图图像的空间分辨率，每个图像栈image stack的图像数量一样，学习不同角度的LF图片，最终恢复图像。

网络设计

将训练数据记为{Llr,Ichr}\{L^{lr}, I_c^{hr}\}{Llr,Ichr​}，$I_c^{hr}$是gt,中间图像的高像素表示。四个角度的图片栈可以计算得到。网络学习模式$H_{U\ast V}$，根据输入的$U\ast V$角度像素图预测中间图像的高像素图像$I_c^{sr}=H_{U\ast V}(I_{\theta =90},I_{\theta =45},I_{\theta =135}$
每个角度方向的图片栈作为一组数据在每个分支进行编码，然后隐式计算disparity information信息，找到每个视图图片准确的子像素平移，这里每个分支的第一层卷积提取图片栈的特征$$F_{F{E}_{\theta }}=H_{F{E}_{\theta }}(I_{\theta }^{lr})$$
提取到的特征作为后面的残差模块的输入，对于中心图片，用相似的卷积操作$$F_{F{E}_c}=H_{F{E}_c}(I_c^{lr})$$
假设每个分支有S个残差模块(S)，第s个残差模块的输出，残差模块和EDSR用的相似。对每个模块，输入会直接加入输出
$$F_{R{B}_{\theta }}=H_{R{B}_{\theta },s}(F_{R{B}_{\theta },s-1})$$
提取了不同分支的特征后，通过全局方式整合特征信息并将他们送入之后丶残差学习模块。$$F_{GRB,d}=H_{GRB,d}(F_{GRB,d-1})=H_{GRB,d}(...=H_{GRB,1}(F_{GRB,0})...)$$
这里$F_{GRB,0}=[F_{R{B}_0,S},F_{R{B}_{9}0,S},F_{R{B}_{4}5,S},F_{R{B}_{1}35,S}]$经过了S个RB模块后各个方向分支信息的整合。定义有$D$个全局残差模块$H_{GRB,d}(\cdot )$取提取各个方向的信息，全局残差模块和局部残差模块结构类似，但是是4倍大。然后全局特征送入卷积成$H_{GF}(\cdot )$，然后加入之前提取的中间图像信息$F_{F{E}_c}$。之后进行上采样$H_{UP}(\cdot )$。使用的是ESPCN的方式。最终$I_c^{sr}=H_{UP}(H_{GF}(F_{GRB,D})+F_{F{E}_c})$

Light Field Super-Resolution(光场超分辨率)

一个LF捕获场景下不同视角的图片有不同的特征，在一个网络对他们同时进行充分是比较困难的。目前有一些基于学习的LFSR方法通过复杂的网络重建LR图像通过将超分过程单独应用到每张图片，或者更具已有的超分视图下的LF计算新的图片。这种方式下，图片是通过不平衡的信息实现超分的，同时，不同视角下的对应信息也不容易保存，对于不同角度方向的超分，网络需要重新训练。对于每张单独的图片，本文通过组合周围图片信息取保持积核结构，提供更灵活的方式取获取不同角度分辨率下的LF图像。

对于不同的angular分辨率（就是对应上面的$U\ast V$）,使用不同的resLF网络。文章将LF 图片分成不同部分，对于不是在中间的图片，也看成是对应于其他部分的中间图片，比如对于一个$7\ast 7$的分辨率，那么他隔壁的就是$5\ast 5$，后面的就是$3\ast 3$，对于边界处，进行补零，对于角点其实是$2\ast 2$，垂直方向和水平方向大小又是不一样的。

2.2 Loss

L1 loss

3. Feedback Network for Image Super-Resolution（SRFBN 2019 CVPR）

代码地址
总结：文中使用了一个反馈机制feedback mechanism来做超分，high-level的信息通过top-down的方式通过反馈连接进行反馈，网络只需要少量的参数。每次的输出都会计算loss对网络进行调节，所使用的反馈模块可以通过上采样或下采样丰富high-level信息。并提供了密集的skip connections，对于循环神经网络的训练，越到后面所使用的目标gt越难（加的扰动越多），通过这个学习策略网络能够逐步学习复杂的退化模型。

3.1总体结构

SRFBN展开有$T$个迭代，每次迭代可分成三部分：

• an LR feature extraction block (LRFB)
• a feedback block (FB)
• a reconstruction block (RB)

全局的连接是一个绕过子网络的上采样图片。每一次子网络每一次迭代都恢复一个残差图像$I_{Res}^t$。同时用$Conv(s,n)$表示一个有$n$个大小为$s$的卷积核，用$Deconv(s,n)$表示反卷积。

LRFB由$Conv(3,4m)$和$Conv(3,m)$组成。用$I_{LR}$表示输入，则可以获得浅层的特征$$F_{in}^t=f_{LRFB}(I_{L}R)$$

FB:$F_{in}^t$作为后续的FB模块输入，从$F_{in}^1$算起。所以对于第$t$次迭代，
$$F_{out}^t=f_{FB}(F_{out}^t,F_{in}^t)$$

RB:重建部分$Deconv(k,m)$上采样LR特征$F_{out}^t$到HR，然后$Conv(3,c_{out})$产生残差图片$I_{Res}^t$
$$I_{Res}^t=f_{RB}(F_{out}^t)$$

最后第$t$次迭代的输出可以表示为$I_{SR}^t=I_{Res}^t+f_{UP}(I_{LR})$

3.2 Curriculum learning strategy

使用$L_1$ loss优化，对于复杂的退化模型，$(I_{HR}^1,I_{HR}^2,...,I_{HR}^T)$基于任务的苦难程度排列，最终的loss写成:
$$L_{\Theta }=\frac{1}{T}\sum _{t=1}^T{W}^t||I_{HR}^t-I_{SR}^t|{|}_1$$
$W_t$表示第t次迭代输出的价值，这里设为1。

4. Recurrent Back-Projection Network for Video Super-Resolution（RBPN VSR)

根据保存时序信息的方式，deep VSR可以分成三种方式：

• Temporal Concatenation：这种方式不能表示序列上多个运动状态因为输入帧被连接在一起。
• Temporal Aggregation：图(b)，这种方法的全局优化比较难因为基本上仍然连接许多输入帧。
• RNN
  

4.1 Recurrent Back-Projection Networks

问题描述：
记第$I$帧低像素帧的大小为$$(M^l\ast N^l)$,输入是$n+1$帧{It−n,...,It−1,It}\{I_{t-n},...,I_{t-1}, I_t\}{It−n​,...,It−1​,It​},这里$I_t$是目标帧。目标是对第$t$帧进行超分得到$(M^h\ast N^h)$,其中$M^l<M^h,N^l<N^h$。
网络结果可以分成三部分：

• initial feature extraction
• multiple projections
• reconstruction

initial feature extraction

在投影模块之前，先对$I_t$提取特征得到$L_t$，对于邻近的帧$I_{t-k},k\in [n]$，先计算密集运动流$F_{t-k}$（每个像素2D向量，怎样得到这个F），讲这个$F_{t-k}$放在$I_t$和$I_{t-k}$之间。运动流可以让投影模块提取到$I_t$和$I_{t-k}$之间丢失的的信息。这个叠加的8通道“图像”被映射到相邻的特征张量$M_{t-k}$

Multiple Projections

通过结合SISR和MISR方法提取目标帧丢失的细节。产生HR特征，这个阶段输入$L_{t-k-1}$和$M_{t-k}$,输出HR特征$H_{t-k}$

在RBPN中，mutiple projection使用的是一个循环链，这个循环包括了encoder-decoder模块。模块有两个输入，产生两个输出如上图所示。encoder产生从投影到特定帧的预测HR特征的隐藏状态。解码器对隐藏层解码作为下个编码器的输入。encoder-decoder具体如下。
例子

Reconstruction

通过将HR特征concate起来，输入到重建模块$S{R}_t=f_{rec}([H_{t-1},H_{T-2},...,H_{t-n}])$，网络中$f_{rec}$只是一个单一的卷积层。