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J-GLOBAL ID：202202270653291615   整理番号：22A0789120

時間的誘導によるロバストな高解像度ビデオマッティング【JST・京大機械翻訳】

Robust High-Resolution Video Matting with Temporal Guidance

著者 (4件)： Lin Shanchuan (University of Washington) ,  Yang Linjie (ByteDance Inc.) ,  Saleemi Imran (ByteDance Inc.) ,  Sengupta Soumyadip (University of Washington)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： WACV  ページ： 3132-3141  発行年： 2022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： 新しい最先端の性能を達成するロバストで実時間で高解像度の人間ビデオマット法を導入した。著者らの方法は以前のアプローチよりはるかに軽く,Nvidia GTX1080Ti GPU上で104FPSで76FPSとHDで4Kを処理できる。独立画像としてビデオマッティングフレームごとのフレームを実行する既存の方法と異なり,提案手法では,ビデオにおける時間的情報を利用するために再帰アーキテクチャを使用し,時間的コヒーレンスおよびマッティング品質において大幅な改善を達成した。さらに,このネットワークをマッティングとセグメンテーションの両目的に強制する新しい訓練戦略を提案した。これは,著者らのモデルのロバスト性を著しく改善する。提案手法は,トリマップや事前捕獲された背景画像などの補助入力を必要としないので,既存の人間のマッティングアプリケーションに広く応用できる。著者らのコードはhttps://peterl1n.github.io/RobustVideoMatting/で利用可能である。Copyright 2022 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】

シソーラス用語： セグメンテーション ,  ネットワーク ,  捕獲 ,  *録画装置 ,  応用プログラム ,  *高分解能 ,  計算機アーキテクチャ ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： 背景画像 ,  実時間 ,  高精細映像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 誘導 ,  ロバスト ,  高解像度ビデオ ,  マッティング