フロー誘導ビデオ修復のためのエンドツーエンドフレームワークに向けて【JST・京大機械翻訳】

Li Zhen; Lu Cheng-Ze; Qin Jianhua; Guo Chun-Le; Cheng Ming-Ming

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200349009750 整理番号：22P0327085

フロー誘導ビデオ修復のためのエンドツーエンドフレームワークに向けて【JST・京大機械翻訳】

Towards An End-to-End Framework for Flow-Guided Video Inpainting

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (5件)： , , , ,
資料名：
発行年： 2022年04月06日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月07日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

フレームを横断する動き情報を捉えるオプティカルフローは,その軌跡に沿って画素を伝播することを通して最近のビデオ修復法に利用されている。しかし,これらの方法における手作業フローベースプロセスを別々に適用し,全修復パイプラインを形成した。このように,これらの方法は,より効率が低く,初期段階からの中間結果に大きく依存した。本論文では,フローガイドビデオインパインティング(E ̄2FGVI)のためのEnd-to-Endフレームワークを,精巧に設計した3つの訓練可能モジュール,すなわち,フロー完了,特徴伝搬,およびコンテンツ幻覚モジュールを通して提案する。3つのモジュールは,以前のフローベースの方法の3つの段階に対応するが,共同で最適化することができ,より効率的で効果的な修復プロセスにつながる。実験結果は,提案方法が定性的および定量的に,最先端の方法より優れ,有望な効率を示すことを証明した。コードはhttps://github.com/MCG NKU/E2FGVIで利用可能である。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , ,

図形・画像処理一般 , パターン認識

, , ,

前のページに戻る