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FMA-Net是一款用于视频超分辨率和去模糊的深度学习模型，通过流引导的动态过滤和多注意力的迭代特征精炼技术，能够有效处理视频中的大动作，实现视频的联合超分辨率和去模糊。
FMA官网链接地址：https://kaist-viclab.github.io/fmanet-site/
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FMA 介绍
FMA-Net是一个专门设计用于视频超分辨率和去模糊的深度学习模型。它能够将低分辨率和模糊的视频恢复成高分辨率和清晰的视频。该模型采用了流引导的动态过滤和多注意力的迭代特征精炼技术，能够有效应对视频中的大动作，实现视频的联合超分辨率和去模糳。
FMA用户群体
该模型适用于视频编辑、视频增强和视频分析。
使用FMA-Net模型可以增强视频的分辨率，使低清视频变得清晰。另外，通过FMA-Net对运动模糊的视频进行去模糊处理，可以使画面更加清晰。此外，借助FMA-Net模型提高安监视频的分辨率，用于识别重要细节。
FMA的核心功能
- 实现视频的超分辨率恢复
- 实现视频的去模糊增强
- 能够处理视频中的大动作
- 具有简单的模型结构
- 训练效果显著。
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