効率的なビデオ表現のためのニューラル残差流れ場【JST・京大機械翻訳】

Rho Daniel; Cho Junwoo; Ko Jong Hwan; Park Eunbyung

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202207596285420 整理番号：22P0026566

効率的なビデオ表現のためのニューラル残差流れ場【JST・京大機械翻訳】

Neural Residual Flow Fields for Efficient Video Representations

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発行年： 2022年01月12日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年10月05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)

神経場は,ビデオを含む様々な信号を表現するための強力なパラダイムとして浮上している。しかし,神経場のパラメータ効率を改善する研究は,まだ初期段階にある。色に座標を写像する神経場はビデオ信号を符号化するために使用できるが,この方式はビデオ信号の空間および時間冗長性を利用しない。標準ビデオ圧縮アルゴリズムに触発されて,ビデオフレームを横断する動き情報の利用を通してデータ冗長性を意図的に除去するビデオを表現し,圧縮するための神経場アーキテクチャを提案する。色信号よりも典型的により滑らかで少ない複雑な運動情報は,はるかに少ない数のパラメータを必要とする。さらに,運動情報を通して色値を再利用することは,ネットワークパラメータ効率をさらに改善する。さらに,ビデオフレーム再構成と分離ネットワークのための1つ以上の参照フレーム,光フローのための1つ,および残差のための他のものを用いることを提案した。実験結果は,提案方法が有意なマージンによってベースライン法より優れていることを示した。このコードはhttps://github.com/daniel03c1/eff_video_representationで利用可能である。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般 , 符号理論

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