BasicVSR++: Improving Video Super-Resolution with Enhanced Propagation and Alignment

BasicVSR++：通过增强传播和对齐提高视频超分辨率

论文：https://arxiv.org/pdf/2104.13371.pdf

代码：GitHub - open-mmlab/mmediting: OpenMMLab Image and Video Editing Toolbox

本篇笔记主要对整篇论文从头到尾进行阅读分析，本文内容有点多，主要是对不同部分的总结以及图例解释，如果只对模型原理部分有兴趣，可直接观看第四部分。

本文为了详细说明各图、公式在各组件中的情况，所以对原文图片、公式做了切割和拼接，保证该内容是在该组件中生效的。

（1）摘要

（2）引言

（2.1）二阶网格传播

（2.2）光流引导可变形

(2.3)对比

（3）相关工作

（4）本文方法介绍

（4.1）二阶网格传播

（4.2）基于光流引导的可变形对齐

（5）实验

（5.1）BasicVSR++相比较其他模型的实验结果：

（5.2）消融实验实验结果：

（5.2.1）二阶传播与网格传播结果对比

（5.2.2）基于光流的DCN对齐

（1）摘要

BasicVSR++是在BasicVSR基础上优化的，(BasicVSR没看的，可以查看我Blog，其中IconVSR提高了0.31dB)，BasicVSR++在其基础组件上进一步优化，在传播组件中使用二阶网格传播，对齐组件中使用光流引导可变形对齐方案，可以更好的利用未对齐视频帧中的时空信息，其中BasicVSR++相比较BasicVSR提高了0.82dB。

（2）引言

BasicVSR中存在限制，在遮挡区域以及复杂区域往往恢复效果一般，所以为了解决这样的问题，本文设计BasicVSR++，在传播和对齐组件上进行优化。提出二阶网格传播以及光流引导可变形对齐。

（2.1）二阶网格传播

如上图所示，经过BasicVSR和BasicVSR++的对比有传播上两点不同：

(1) BasicVSR中前向传播和反向传播之间没有信息交互，无法完全利用互补信息，BasicVSR++设计为二阶网格形式，前向传播和反向传播可以进行信息交互补充。

(2) BasicVSR中遵循一阶马尔科夫链的特性，也就是下一个节点的状态只与前一个节点状态有关，与前两个节点状态无关。BasicVSR++中设计不同的节点信息互联，可以充分利用不同位置的时空信息进行聚合。

（2.2）光流引导可变形

如上图所示，光流评估对于遮挡也没有良好的解决办法，所以BasicVSR++使用可变性卷积对齐。

(1)BasicVSR中进行光流评估之后，直接对特征进行扭曲对齐。而对于原本有遮挡情况效果不行。

(3)BasicVSR++使用可变形卷积对齐，但是可变性卷积的结果不稳定且难以训练，所以BasicVSR++中使用光流评估结果与(光流评估结果与特征的残差偏移量)进行偏移量学习，作为DCN的偏移量。

(2.3)对比

结果没啥好说的，就在BasicVSR论文中的对比加上了BasicVSR++

（3）相关工作

作者对本文中使用的内容进行了简单的介绍，循环神经网络，网格连接，可变形对齐等。

（4）本文方法介绍

首先，对本节中第一幅图做一个简单的介绍(接下来部分会对图中内容逐个介绍)，可以看出下方图就是BasicVSR++的数据处理的流程图，以作为例子，是第i帧数据，通过残差模块提取出特征，将数据往下传递，在正向传播和反向传播中进行可变形卷积对齐得到特征(其中i代表第i帧，j-1代表传播分支)，经过二阶网格传播重复优化，对最后特征进行聚合和上采样。

注：到的过程在下面介绍

（4.1）二阶网格传播

二阶网格传播如上图所示，放宽一阶马尔可夫链的限制(也就是子节点只与父节点状态有关系，与祖父节点无关)，变为二阶马尔可夫，这就是二阶的由来，上图中红线就是通过子节点与祖父节点之间连接进行信息传递。并且允许信息以网格的形式进行传播，正向传播中每个i时刻的结果可以传递到反向传播的i时刻，进行信息交互。这种方式，不但可以使信息得到多次提炼，而且可以对该模块未获取到的信息起到补充作用。

下图中的左边公式，主要是对右边的图进行解释，首先是进行残差模块提取出的目标帧的特征信息，A代表基于光流的可变形对齐模块，表示i-1帧数据的特征信息，同理，s是光流估计，计算i到i-1和i到i-2的结果( 和 )。(j表示的是第j个传播分支)

第二个公式更是经过残差卷积之后的精细化特征信息。特别的就是

（4.2）基于光流引导的可变形对齐

本小节主要介绍本文的另一个重要点：对齐方式。使用DCN对齐方式，可变形对齐相比光流的优势在于偏移多样性。然而，可变形对齐模块很难训练。训练的不稳定常常导致补偿溢出，从而影响性能。为了在克服不稳定性的同时利用偏移分量，由于可变形对齐和光流对齐之间存在着很强的关系，本文提出利用光流来引导可变形对齐。如下图所示：（下面是对齐单个特征）

对上图中数据流程和公式进行解释。(我觉得这个图中有问题，在扭曲对齐生成的特征按文中的公式，表述应该是，有个人见解请评论)

(1) 首先，右图公式3 ，在上面章节介绍过，是光流估计从i到i-1的结果。先得到从i到i-1的光流估计结果，与i-1帧的特征信息进行扭曲对齐，得到的特征信息作为偏移量。

(2) 右图公式4，是（与的细化特征）与光流结果之间的微小偏差，减轻可变形对齐的负担。是DCN masks的结果，用来权衡目标帧中不同像素的贡献。

(3) 右图公式5，经过D，变形卷积之后得到对齐结果。

———————————————————————————————————————————

下图的公式是在二阶网格中传播，对齐多个特征的公式。其中左图为了说明和的区别。

（5）实验

训练数据集：REDS、Vimeo-90K

测试数据集：REDS4、Vid4、UDM10、Vimeo-90K-T、Vimeo-90K

验证数据集：REDSval4

下采样方法：Bicubic (BI) and Blur Downsampling (BD)

迭代优化器：Adam optimizer、Cosine Annealing

学习率：主网络10^-4，光流估计2.5*10^-5

输入LR尺寸:64*64

损失函数：Charbonnier loss

（5.1）BasicVSR++相比较其他模型的实验结果：

使用不同的下采样方式进行测试，本方法的PSNR/SSIM效果最好，参数少，运行时间短。

与自己的前两种方法对比，效果提升的同时，参数量也没有大幅提高。

不同测试集上的效果比对

（5.2）消融实验实验结果：

与基础的传播、对齐、聚合和上采样相比。BasicVSR多了三个改动，（1）一个基于光流引导的DCN.（2）拓宽一阶马尔科夫链限制的二阶传播。（3）网格传播。实验如下图所示：

（5.2.1）二阶传播与网格传播结果对比

（5.2.2）基于光流的DCN对齐

光流引导的特征对齐对模型的有效性：

个人总结：这篇文章还是在BasicVSR的基础上，对四大组件进行延伸修改，主要在传播和对齐方面进行优化，利用二阶网格传播，重复对信息进行提取和利用，使得特征细节丰富。光流引导的可变形对齐，解决遮挡情况下的光流对齐效果一般的情况，并且通过使用光流引导，稳定和加快可变形对齐的速度。

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（2）引言

（2.1）二阶网格传播

（2.2）光流引导可变形

(2.3)对比

（3）相关工作

（4）本文方法介绍

（4.1）二阶网格传播

（4.2）基于光流引导的可变形对齐

（5）实验

（5.1）BasicVSR++相比较其他模型的实验结果：

（5.2）消融实验实验结果：

（5.2.1）二阶传播与网格传播结果对比

（5.2.2）基于光流的DCN对齐

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