論文の概要: Comparing Correspondences: Video Prediction with Correspondence-wise Losses

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.09498v1
• Date: Mon, 19 Apr 2021 17:59:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-20 16:29:03.773431
• Title: Comparing Correspondences: Video Prediction with Correspondence-wise Losses
• Title（参考訳）: 対応比較:ビデオ予測と対応損失
• Authors: Daniel Geng, Andrew Owens
• Abstract要約: 既存の画像類似度指標への単純な変更を提案し、位置誤差をより堅牢にします。 画像と光フローをマッチングし、対応するピクセルの視覚的類似度を測定します。 この変更により、より鮮明で知覚的に正確な予測が可能になり、任意の画像予測ネットワークで使用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.74192096213982
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Today's image prediction methods struggle to change the locations of objects in a scene, producing blurry images that average over the many positions they might occupy. In this paper, we propose a simple change to existing image similarity metrics that makes them more robust to positional errors: we match the images using optical flow, then measure the visual similarity of corresponding pixels. This change leads to crisper and more perceptually accurate predictions, and can be used with any image prediction network. We apply our method to predicting future frames of a video, where it obtains strong performance with simple, off-the-shelf architectures.
• Abstract（参考訳）: 今日の画像予測手法は、シーン内の物体の位置を変更するのに苦労し、彼らが占めるであろう多くの位置の平均的なぼやけた画像を生成する。 本稿では,既存の画像類似度測定値に簡単な変更を加えることで,画像に光学的フローを用いてマッチングし,対応する画素の視覚的類似度を測定する。 この変更により、より鮮明で知覚的に正確な予測が可能になり、任意の画像予測ネットワークで使用できる。 提案手法は,ビデオのフレームの予測に応用され,単純で既製のアーキテクチャで高い性能が得られる。

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