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视频去场纹模型是一种解决隔行扫描导致的场纹问题的技术，它能够自适应地检测输入视频中的场纹，并针对场纹区域进行场纹去除与画面补全，返回画面干净自然的视频结果。 以下是在真实网络视频上使用去场纹模型的结果。 许多早期视频的制作过程中都使用了隔行扫描技术，这些视频每一帧都是由不同的两帧内容逐行交错得来，而两帧的不同内容会导致行间内容不对齐，从而使得画面出现场纹。此外，在视频的制作、传播过程中还会额外引入噪声、压缩失真等问题。然而，现有的很多去场纹算法都只能处理简单场景下的场纹，但对

本模型所述的任务为流感知（Streaming Perception）任务，该任务为视频目标检测（Video Object Detection, VOD）任务的一个新的细分方向。如上图上半部分所示，传统的VOD采用离线的处理模式，没有考虑模型的延时，所以模型检测结果和真实环境存在由于模型延时造成的误差。而流感知任务在关注模型精度的同时，也考虑了模型的延时，如上图下半部分所示，这样得到的检测结果与真实环境更加匹配。所以说，流感知任务是一个更加贴近自动驾驶真实应用场景的任务。

给定一段低帧率视频，模型会返回更流畅的高帧率视频，可支持任意指定帧率输出。 全链路插帧模型包含光流计算模块和中间帧生成模块。其中光流计算模型复用了RAFT，详见：https://github.com/princeton-vl/RAFT 。中间帧生成模型包含了光流refine、backward warping以及中间帧融合模块。该模型适用于各类低帧率视频增强，用于提升视频的流畅度，消除卡顿现象。和原版视频插帧模型相比，该版模型在支持任意帧率输出的同时，在大运动、重复纹理、台标字