扩展合成真实世界退化，用于盲视频超分辨率（英文版）

英文标题：Expanding Synthetic Real-World Degradations for Blind Video Super Resolution中文摘要：该论文提出了一种随机洗牌方法来模拟真实的降级因素并在合成的数据集上训练深度神经网络，使其在真实世界的视频超分辨率方面表现更好。结果显示，相较于 RealBasicVSR 在 NRQM 方面提高了 7.1％，相较于 BSRGAN 提高了 3.34％。同时，该论文也提出了一个新的包含高分辨率真实视频的数据集，可作为基准测试的共同参照。英文摘要：Video super-resolution (VSR) techniques, especially deep-learning-basedalgorithms, have drastically improved over the last few years and shownimpressive performance on synthetic data. However, their performance onreal-world video data suffers