論文の概要: Video Deblurring by Fitting to Test Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.05228v2
• Date: Sat, 6 Mar 2021 07:22:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-16 02:00:11.872885
• Title: Video Deblurring by Fitting to Test Data
• Title（参考訳）: 試験データに適合したビデオデブラリング
• Authors: Xuanchi Ren, Zian Qian, Qifeng Chen
• Abstract要約: 自律走行車やロボットが撮影した動画では、動きがぼやけている。 テストビデオにディープネットワークを組み込むことで,ビデオデブレーションに対する新たなアプローチを提案する。 ビデオからシャープなフレームを選択し、これらのシャープなフレームに畳み込みニューラルネットワークを訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.41334067434719
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Motion blur in videos captured by autonomous vehicles and robots can degrade their perception capability. In this work, we present a novel approach to video deblurring by fitting a deep network to the test video. Our key observation is that some frames in a video with motion blur are much sharper than others, and thus we can transfer the texture information in those sharp frames to blurry frames. Our approach heuristically selects sharp frames from a video and then trains a convolutional neural network on these sharp frames. The trained network often absorbs enough details in the scene to perform deblurring on all the video frames. As an internal learning method, our approach has no domain gap between training and test data, which is a problematic issue for existing video deblurring approaches. The conducted experiments on real-world video data show that our model can reconstruct clearer and sharper videos than state-of-the-art video deblurring approaches. Code and data are available at https://github.com/xrenaa/Deblur-by-Fitting.
• Abstract（参考訳）: 自律走行車やロボットが撮影した動画では、動きがぼやけている。 本研究では,テストビデオにディープネットワークを組み込むことにより,映像の劣化に対する新しいアプローチを提案する。 私たちのキーとなる観察は、動画の中のいくつかのフレームは、他のフレームよりもはるかにシャープなので、シャープなフレーム内のテクスチャ情報をぼやけたフレームに転送できるということです。 ビデオからシャープなフレームをヒューリスティックに選択し、これらのシャープなフレームに畳み込みニューラルネットワークを訓練する。 トレーニングされたネットワークは、シーン内の十分な詳細を吸収し、すべてのビデオフレームで遅延処理を行う。 内部学習手法として,本手法はトレーニングデータとテストデータの間にドメインギャップがなく,既存のビデオデブロアリング手法では問題となる。 実世界のビデオデータを用いた実験では,最先端のビデオデブラリング手法よりもクリアでシャープな映像を再現できることを示した。 コードとデータはhttps://github.com/xrenaa/deblur-by-fittingで入手できる。

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