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J-GLOBAL ID：202002286380710283   整理番号：20A2526505

深時空ビデオアップサンプリングネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Deep Space-Time Video Upsampling Networks

著者 (6件)： Kang Jaeyeon (Yonsei University, Seoul, South Korea) ,  Jo Younghyun (Yonsei University, Seoul, South Korea) ,  Oh Seoung Wug (Yonsei University, Seoul, South Korea) ,  Vajda Peter (Facebook, Menlo Park, USA) ,  Kim Seon Joo (Yonsei University, Seoul, South Korea) ,  Kim Seon Joo (Facebook, Menlo Park, USA)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12355  ページ： 701-717  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ビデオ超解像(VSR)とフレーム補間(FI)は従来のコンピュータビジョン問題であり,その性能は最近深層学習を組み込むことにより改善されている。本論文では,空間と時間の両方でビデオを一緒にアップサンプリングする問題を検討し,ディスプレイシステムの進歩により重要になった。これに対する一つの解決策は,VSRとFIを,1つは独立して実行することである。これは,重い深層ニューラルネットワーク(DNN)が各解に含まれているので,非常に非効率である。この目的のために,VSRとFIを共同フレームワークに効率的に併合することにより,時空ビデオアップサンプリングのためのエンドツーエンドDNNフレームワークを提案した。このフレームワークにおいて,ビデオの効率的処理のための明示的動き補償なしで,すべての入力フレームを効果的に融合するために,新しい重み付け方式を提案した。結果は,ベースラインと比較して,計算時間([数式:原文を参照]7がより速く)とパラメータ(30%)の数を減らす一方で,定量的および定性的の両方でより良い結果を示す。著者らのソースコードは,利用可能である。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 内挿法 ,  *録画装置 ,  エンドツーエンド方式 ,  表示装置 ,  超解像 ,  コンピュータビジョン ,  重みづけ ,  基準線 ,  動き補償
準シソーラス用語： *アップサンプリング ,  ソースコード ,  深層学習 ,  ディープニューラルネットワーク ,  ビデオフレーム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： ビデオ超解像 ,  ビデオフレーム内挿 ,  結合時空アップサンプリング

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (1件)： 時空