IEEE国际计算机视觉与模式识别会议CVPR (Computer Vision and Pattern Recognition) 始于1983年，每年一次，涵盖了计算机视觉、人工智能、机器学习等领域。该会议是由IEEE举办的计算机视觉和模式识别领域的顶级会议，会议具有很高的学术水平和影响力，是学术界多媒体领域最近研究成果的旗舰盛会，也是工业界展示最新产品或系统的平台，受到学术界和产业界的高度关注，因此CVPR被中国计算机学会(CCF)认定为人工智能方向的A类会议。CVPR 2019将于6月底在美国加州长滩召开。

本届CVPR会议投稿量创下历史新高，收到了5165份有效的论文申请，比去年的CVPR2018增加了56%，其中1300篇被大会接收，录用率仅25.2%。

课题组题为“Fast Spatio-Temporal Residual Network for Video Super-Resolution”[1]论文被成功录用。该论文针对视频超分辨率方法，提出了一种高效的基于3D卷积的时空学习模型，该方法通过使用时空分步的卷积方法降低计算消耗，结合多层次的残差学习构建了深度残差网络，实现了更优的视频超分辨率效果。

图1 提出方法的网络结构图

图2 本文的实验效果图

[1] S. Li, F. He, B. Du, L. Zhang, Y. XU, D. Tao, “Fast Spatio-Temporal Residual Network for Video Super-Resolution”, in CVPR, CA, USA, 2019.