4k測試影片下載的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

基於小波轉換與金字塔結構之光流估計深度學習視訊超解析

為了解決4k測試影片下載的問題，作者王鈺庭 這樣論述：

隨著網路媒體的進步，人們對於影片的網路資源需求日益增加，越來越多的平台提供影片串流以及下載的服務，8K (7680×4320)、4K (3840×2160) 等高解析度的高階顯示器以及高解析度的影像錄製裝置逐漸普及到日常使用者身上，於是人們對於網路的資源以及儲存的空間需求與日俱增，為此，傳輸高解析度影像變成為十分重要的議題。各大網路影片平台，為節省網路使用的頻寬以及快速下載影片之即時性，會在影片的串流中使用視訊壓縮技術來節省資源的消耗，如MPEG、H.264 (Advance Video Coding, AVC) 以及H.265 (High Efficiency Video Coding,

HEVC) 等影像壓縮技術皆成為現今影片平台主流之壓縮方法。而影像壓縮方法雖可節省大量的傳輸資源，但也帶來了部分影像失真的問題 ，導致影像邊界的模糊，與高頻資訊丟失。在使用壓縮方法節省資源消耗的同時，為了維持高品質的影像服務，可考量使用超解析技術，其主要技術概念為利用低解析度視訊影像之空間與時間等相關性獲取高解析度影像所應擁有之資訊，並重建高解析度視訊。近年來，隨著硬體的進步以及機器學習 (Machine Learning) 的興起，影像超解析技術也採用機器學習的技術來強化傳統方法的效果，其中最廣為人使用的網路架構為卷積神經網路 (Convolutional Neural Network, C

NN)，卷積神經網路因其卷積的特性能夠將影像的空間與時間相關性結合、提取特徵，因此在影像處理領域相當受歡迎。本篇論文中以卷積神經網路為基礎，參考金字塔特徵 (Pyramid Structure) 提取結構之光流估計 (Optical Flow) 網路以及分頻超解析網路之模型，並結合了離散小波轉換 (Wavelet Transformation) 與關鍵畫面技術的使用，將金字塔特徵提取應用至影片超解析的網路，得到更加有信用度的影片動態資訊。透過離散小波轉換將影片分出不同頻帶，使用動態資訊更進一步地用於補足各頻帶所缺失的資訊，以此重建高解析度影片。得益本論文使用之金字塔結構的動態估計資訊，以及在訓

練中以光流估計資訊計算損失函數來更正確地訓練模型，在訓練與測試中可分別獲得0.1225 dB和0.1203dB的增益。