論文の概要: BMBC:Bilateral Motion Estimation with Bilateral Cost Volume for Video Interpolation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.12622v1
• Date: Fri, 17 Jul 2020 09:07:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-09 14:32:53.884236
• Title: BMBC:Bilateral Motion Estimation with Bilateral Cost Volume for Video Interpolation
• Title（参考訳）: BMBC:ビデオ補間のためのバイラテラルコストボリュームを用いたバイラテラルモーション推定
• Authors: Junheum Park, Keunsoo Ko, Chul Lee, Chang-Su Kim
• Abstract要約: ビデオは、2つの連続するフレーム間で中間フレームを合成することにより、ビデオシーケンスの時間分解能を高める。 両動推定に基づく新しい深層学習に基づくビデオアルゴリズムを提案する。 実験の結果,提案アルゴリズムは,いくつかのベンチマークデータセットにおいて,最先端のビデオアルゴリズムよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.40306256282872
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video interpolation increases the temporal resolution of a video sequence by synthesizing intermediate frames between two consecutive frames. We propose a novel deep-learning-based video interpolation algorithm based on bilateral motion estimation. First, we develop the bilateral motion network with the bilateral cost volume to estimate bilateral motions accurately. Then, we approximate bi-directional motions to predict a different kind of bilateral motions. We then warp the two input frames using the estimated bilateral motions. Next, we develop the dynamic filter generation network to yield dynamic blending filters. Finally, we combine the warped frames using the dynamic blending filters to generate intermediate frames. Experimental results show that the proposed algorithm outperforms the state-of-the-art video interpolation algorithms on several benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: ビデオ補間は、2つの連続するフレーム間で中間フレームを合成することにより、ビデオシーケンスの時間分解能を高める。 両動推定に基づく深層学習に基づくビデオ補間アルゴリズムを提案する。 まず, 両側の動作量を推定するために, 両側のコストボリュームを持つバイラテラル・モーション・ネットワークを開発する。 次に,二方向運動を近似し,異なる二方向運動を予測した。 次に、2つの入力フレームを推定された両側運動を用いてワープする。 次に,動的ブレンディングフィルタを生成する動的フィルタ生成ネットワークを開発した。 最後に、動的ブレンディングフィルタを用いて歪んだフレームを組み合わせて中間フレームを生成する。 実験結果から,提案アルゴリズムは複数のベンチマークデータセット上で,最先端のビデオ補間アルゴリズムよりも優れていた。

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