一种基于分层卷积神经网络的轻量化视频插帧方法

本发明涉及计算机视觉－图像视频后处理－视频插帧技术领域，具体涉及一种基于分层卷积神经网络的轻量化视频插帧方法，S1、构建轻量化卷积神经网络，整个模型主要分为两大部分：一部分是数据的加载和处理部分，对输入的两个参考帧，在视频插帧中利用多尺度金字塔模型获取多尺度的动作信息，与多尺度设计对应，设计了一种分层的轻量化CNN，利用残差连接在保证插帧视觉质量的同时显著降低模型参数量，通过多尺度的残差连接既有效降低了模型参数量，又有效缓解已有方法中卷积核感受野过小导致无法有效提取大尺度动作的问题。