Fugu-MT 論文翻訳(概要): Exploiting Temporal Attention Features for Effective Denoising in Videos

論文の概要: Exploiting Temporal Attention Features for Effective Denoising in Videos

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.02344v2
Date: Thu, 27 Aug 2020 05:04:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-02 18:48:21.624105
Title: Exploiting Temporal Attention Features for Effective Denoising in Videos
Title（参考訳）: 映像における時間的注意特徴の有効活用
Authors: Aryansh Omray and Samyak Jain and Utsav Krishnan and Pratik Chattopadhyay
Abstract要約: 提案手法は,ビデオフレームの時間的および空間的次元を2段階パイプラインの一部として利用する。この論文で使用される注意ブロックは、より優れたトレーニングのためにフィルタのランク付けにソフトアテンションを使用する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6321891270689055
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Video Denoising is one of the fundamental tasks of any videoprocessing pipeline. It is different from image denoising due to the tem-poral aspects of video frames, and any image denoising approach appliedto videos will result in flickering. The proposed method makes use oftemporal as well as spatial dimensions of video frames as part of a two-stage pipeline. Each stage in the architecture named as Spatio-TemporalNetwork uses a channel-wise attention mechanism to forward the encodersignal to the decoder side. The Attention Block used in this paper usessoft attention to ranks the filters for better training.
Abstract（参考訳）: ビデオデノイジングは、あらゆるビデオ処理パイプラインの基本的なタスクの1つです。これは、ビデオフレームの時間的ポーラルな側面による画像デノージングと異なり、ビデオに適用された画像デノージングアプローチは、フリック化をもたらす。提案手法は,ビデオフレームの時間的および空間的次元を2段階パイプラインの一部として利用する。 spatio-temporalnetwork と呼ばれるアーキテクチャの各ステージは、エンコーダサインをデコーダ側に転送するためにチャネル毎の注意機構を使用する。本論文で使用される注意ブロックは、より優れた訓練のためにフィルタのランク付けにソフトアテンションを使用する。

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