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J-GLOBAL ID：202202279216804488   整理番号：22A0788740

ロバストで効率的なビデオ超解像のための改良型EDVRモデル【JST・京大機械翻訳】

Improved EDVR Model for Robust and Efficient Video Super-Resolution

著者 (2件)： Huang Yulin (South China University of Technology, Key Laboratory of Big Data and Intelligent Robot, Ministry of Education,School of Software Engineering,Guangzhou,China) ,  Chen Junying (South China University of Technology, Key Laboratory of Big Data and Intelligent Robot, Ministry of Education,School of Software Engineering,Guangzhou,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： WACVW  ページ： 103-111  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： コンピュータビジョン技術は日常生活でますます一般的に使用される,そして,ビデオ超解像はコンピュータビジョンコミュニティにおいてますます注目を浴びている。本研究では,ビデオ超解像度における元のEDVRモデルのロバスト性と効率問題に取り組むための改良EDVRモデルを提案した。最初に,ぼけ状況を扱い,有効な特徴を強調するために,柔軟で有効な,剛体畳込みサブモジュールと特徴強化サブモジュールから成る前処理モジュールを考案した。第二に,画像フレームにおける情報をより正確に迅速に抽出できる時間3D畳込み融合モジュールを考案した。第3に,特徴マップにおける情報をより良く利用するために,新しいチャネル注意アプローチを導入することによって新しい再構成ブロックを設計した。さらに,モデル訓練と推論プロセスを加速するために複数のプログラム法を使用し,このモデルを実際の応用に役立つようにした。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： 剛体 ,  畳込み ,  前処理 ,  コミュニティ ,  再構成 ,  *録画装置 ,  *超解像 ,  コンピュータビジョン ,  三次元 ,  チャネル ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： 特徴マップ ,  画像フレーム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 符号理論  (ND02030R) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (4件)： ロバスト ,  ビデオ ,  超解像 ,  モデル