抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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ビデオフレーム内挿は長い間研究されてきた。しかしながら,それはまだ困難な低レベルビジョンタスクである。オプティカルフロー推定の性能向上により,オプティカルフローに基づくフレーム内挿研究が活発に行われている。しかし,既存の方法は一般的に高fpsシーケンスを用いてテストされ,単一推定器を持つ複数フレームを2つの・アップスケーリングまたは生成するために開発されている。本論文では,フロー推定とそれに続く強化ネットワークを含む構造に基づいて,15fpsから60fpsビデオへの変換を目的とする4つのビデオ補間フレームワークを提案した。各方向とフレーム位置に対する特殊化フロー推定器を訓練することにより性能を改善した。さらに,著者らは,主観的画質を改善するために,強化ネットワークのための付加的入力として,オリジナルフレームとフローマップを使用した。その結果,提案したネットワークは高速実行時間で高品質フレームを補間し,AIM2019ビデオ時間超解像チャレンジにおける優位性を実証した。関連コードはhttps://github.com/SonghyunYu/PoSNetで利用可能である。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】