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J-GLOBAL ID：201702240783775774   整理番号：17A1773162

空間-時間ネットワークと動き補償を用いた実時間ビデオ超解像【Powered by NICT】

Real-Time Video Super-Resolution with Spatio-Temporal Networks and Motion Compensation

著者 (7件)： Caballero Jose ,  Ledig Christian ,  Aitken Andrew ,  Acosta Alejandro ,  Totz Johannes ,  Wang Zehan ,  Shi Wenzhe
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CVPR  ページ： 2848-2857  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 畳込みニューラルネットワークを実時間で正確な画像超解像を可能にした。しかし,ビデオ超解像の時間的相関から利益を得る最近の試みはナイーブT細胞あるいは非効率的アーキテクチャに限られていた。本論文では,実時間速度を維持しながら,効果的に時間的冗長性を利用し,再構成精度を改善する空間-時間サブピクセル畳込みネットワークを導入した。より詳しくいえば,ここでは,複数の連続するビデオフレームの共同処理のための初期融合,遅い融合と3D畳込みの利用を検討した。も競合する方法よりもより効率的な大きさの桁であることを新規関節動き補償とビデオ超解像アルゴリズムを提案し,エンドツーエンド訓練可能な高速多重解像度空間変圧器モジュールに依存する。これらの寄与はより高い精度と時間より一貫性のあるビデオの両方は,定性的及び定量的に確認を提供した。単一フレームモデルと比較して,空間-時間ネットワークは同じ品質を維持しながら計算コストを30%低減または類似の計算コストのための0.2dBの利得を提供することができる。公開利用可能データセット上での結果は,提案したアルゴリズムが正確さと効率の両方で現在の最先端の性能を上回ることを実証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  *動き補償 ,  畳込み ,  *録画装置 ,  三次元 ,  *超解像 ,  画像 ,  アルゴリズム ,  計算機アーキテクチャ ,  *ネットワーク ,  冗長性 ,  利得 ,  再構成
準シソーラス用語： 計算コスト ,  *実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 動き補償 ,  実時間 ,  ビデオ ,  超解像