01
看点

VSR通常需要利用多个相邻但通常不对齐的视频帧的时间信息。现有的方法通常利用滑动窗口策略或循环架构来解决这一问题，这要么受到逐帧恢复的限制，要么缺乏远程建模能力。本文提出了一种视频恢复Transformer（VRT），亮度如下：

VRT的特点是并行计算和远程依赖建模，它在多个尺度上提取、对齐和融合帧特征
本文提出了相互注意以完成帧间相互对齐，这是隐式运动估计后的广义版本图像扭曲
VRT在视频恢复方面实现了最先进的性能，包括视频超分辨率、去模糊和去噪

视频超分辨率

视频去模糊

视频去噪

02
方法

Overview

VRT可分为两部分：特征提取和重建。在每个尺度上，它有两种模块：时间相互自注意（TMSA）和平行扭曲，架构如下图所示：

首先通过一个2D卷积提取浅层特征，然后使用一种基于UNet的多尺度网络，以不同的分辨率来对齐帧。具体地说，当总采样数为S时，对特征进行S-1次降采样，每次降采样将2×2邻域压缩到通道维度，并通过线性层将通道数减少到原始数。然后逐渐对特征进行上采样反求回其原始大小。

在不同尺度，通过采用TMSA和平行扭曲两个模块进行特征提取以及运动处理。在多尺度特征提取、对齐和融合后，额外采用多个TMSA模块进一步进行提炼得到深层特征。重建部分将浅层特征和深层特征作为输入，使用PixelShuffle以S的比例因子对特征进行上采样，选取Charbonnier函数作为损失。

时间相互自注意（TMSA）

给定参考帧与支持帧，通过给定投影矩阵与线性投影计算出：

定义注意力图为A，为新特征中的第个元素，它们被计算为：

由于与来自不同帧，因此反映了参考帧和支持帧中元素之间的相关性，互注意力（MA）则为与的加权。

如上图（a）所示，当与相似时（支持帧的黄box与参考帧中的橘box），，在注意力图中即为：

这种计算方式将支持帧中的第k个元素移动到参考帧中的第i个元素的位置，这相当于给定光流的图像扭曲。此外，与多头自注意类似，多头互注意力（MMA）定义为进行h次MA并将结果concat。与显式运动估计和图像扭曲相比，MA有如下好处：

与只关注目标像素的图像扭曲相比，MA可以自适应地保留来自支持帧的信息。当没有匹配的位置时，它还可以避免黑洞伪影。
MA没有局部性的偏差，这是大多数基于CNN的运动估计方法固有的，尤其是当两个相邻对象朝不同方向移动时
MA是在特征级别进行运动估计和扭曲。相比之下，光流通常在RGB图像上进行估计然后在特征上进行扭曲。此外，RGB图像上的光流估计通常对光照变化、遮挡和模糊不鲁棒

本文将MA与自注意结合起来以提取和保留当前帧中的特征。在两帧和上使用MMA两次：将向扭曲，将向扭曲。这些扭曲的特征被组合，然后与多头自注意（MSA）的结果concat，后接一个MLP用于降维。然后，添加另一个MLP以进行进一步的特征变换。如架构图中的绿色框所示，还使用了两个LayerForm（LN）层和两个残差连接。

在视频超分的恢复中，时间信息与空间信息的重建都很重要，在这里，编者对于TSMA的理解为：MMA主要通过两帧的注意力交互来提取时间维度的信息，MSA则将两帧合并一起来进行空间维度信息的提取，整合MMA与MSA的过程实质上是时间信息与空间信息的整合。

此外，受限于互注意力的设计，上面过程一次只能处理两帧。扩展到T帧的一种简单方法是顺序处理帧对，从而导致的复杂度。本文提出了TMSA来解决这个问题。TMSA首先将视频序列分割成不重叠的2帧片段并并行运行，如上图(b)所示，它每隔一层将序列暂时移动1帧以启用交叉剪辑连接，从而将计算复杂度降低到。当多个TMSA模块堆叠在一起时，时间感受野增加，在第层时为。

平行扭曲

由于空间窗口分割，互注意机制可能无法很好地处理大运动。因此，如架构图的橙色方框所示，在每个网络阶段结束时使用特征扭曲来处理大运动。对于帧特征，我们计算其与相邻帧特征并扭曲为与。然后将它们与原始特征连接起来，并使用MLP进行特征融合和降维。其中采用光流模块预测残差光流并采用可形变卷积进行对齐。

实验

消融实验

针对多尺度训练和平行扭曲的消融实验

针对TMSA中的MSA和MMA的消融实验

定量评估

在BI和BD的定量评估上均优于BasicVSR++，除了在REDS4基准上，因为VRT只在16帧上训练而BasicVSR++为30帧。

定性评估

可以看出在REDS上VRT和BasicVSR++的恢复效果相近，但在Vid4上VRT能恢复出更多的纹理。

END

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01 看点

02 方法