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J-GLOBAL ID：201802229616430258   整理番号：18A0137185

コヒーレントオンラインビデオスタイル移動【Powered by NICT】

Coherent Online Video Style Transfer

著者 (5件)： Chen Dongdong ,  Liao Jing ,  Yuan Lu ,  Yu Nenghai ,  Hua Gang
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCV  ページ： 1114-1123  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： 画像の高速ニューラル式移動のためのフィードフォワードネットワークの訓練成功が証明されているが,フレームによる処理ビデオフレームの単純な拡張は,フリッカリング結果を生成する傾向がある。オンラインビデオ式移動,ほぼ実時間で時間的にコヒーレントな定型化されたビデオシーケンスを生成するための一次エンドtoendネットワークを提案した。二つの鍵となるアイデアは,短期コヒーレンスを組み込んだ,短期コヒーレンスを伝搬する長期による効率的なネットワークを含み,それは時間に渡る長期間の一貫性を保証する。筆者らのネットワークは,異なる画像様式化ネットワークを取込むことができ,定性的にも定量的にもフレーム当たりのベースライン性能が優れている。さらに,最適化に基づくビデオ式移動視覚的に匹敵するコヒーレンスを達成できるが,大きさの三桁高速である。Copyright 2018 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： 画像 ,  高速度 ,  ネットワーク ,  最適化 ,  視覚 ,  *コヒーレンス ,  基準線 ,  *録画装置
準シソーラス用語： 画像フォーマット ,  ビデオシーケンス ,  実時間 ,  ビデオフレーム ,  フィードフォワードニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)