論文の概要: VCGAN: Video Colorization with Hybrid Generative Adversarial Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.12357v1
- Date: Mon, 26 Apr 2021 05:50:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-27 14:24:48.569236
- Title: VCGAN: Video Colorization with Hybrid Generative Adversarial Network
- Title（参考訳）: VCGAN:ハイブリッド世代対応ネットワークによるビデオカラー化
- Authors: Yuzhi Zhao, Lai-Man Po, Wing-Yin Yu, Yasar Abbas Ur Rehman, Mengyang
Liu, Yujia Zhang, Weifeng Ou
- Abstract要約: ハイブリッド生成適応ネットワーク(VCGAN)によるハイブリッド映像のカラー化は、エンドツーエンド学習を用いたカラー化への改良されたアプローチである。
実験の結果,VCGANは既存の手法よりも高品質で時間的に一貫したカラービデオを生成することがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.783934801469535
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose a hybrid recurrent Video Colorization with Hybrid Generative
Adversarial Network (VCGAN), an improved approach to video colorization using
end-to-end learning. The VCGAN addresses two prevalent issues in the video
colorization domain: Temporal consistency and unification of colorization
network and refinement network into a single architecture. To enhance
colorization quality and spatiotemporal consistency, the mainstream of
generator in VCGAN is assisted by two additional networks, i.e., global feature
extractor and placeholder feature extractor, respectively. The global feature
extractor encodes the global semantics of grayscale input to enhance
colorization quality, whereas the placeholder feature extractor acts as a
feedback connection to encode the semantics of the previous colorized frame in
order to maintain spatiotemporal consistency. If changing the input for
placeholder feature extractor as grayscale input, the hybrid VCGAN also has the
potential to perform image colorization. To improve the consistency of far
frames, we propose a dense long-term loss that smooths the temporal disparity
of every two remote frames. Trained with colorization and temporal losses
jointly, VCGAN strikes a good balance between color vividness and video
continuity. Experimental results demonstrate that VCGAN produces higher-quality
and temporally more consistent colorful videos than existing approaches.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ビデオカラー化に対するエンドツーエンド学習による改良アプローチとして,vcgan(hybrid generative adversarial network)を用いたビデオカラー化のハイブリッド化を提案する。
vcganは、ビデオカラー化領域において、時間的一貫性とカラー化ネットワークの統合、ネットワークの洗練という2つの問題に対処している。
着色品質と時空間整合性を高めるため、VCGANのジェネレータの主流は、それぞれグローバル特徴抽出器とプレースホルダー特徴抽出器という2つの追加ネットワークによって支援される。
グローバル特徴抽出器はグレースケール入力のグローバルセマンティクスをエンコードし、カラー化品質を高めるが、プレースホルダ特徴抽出器は以前のカラー化フレームのセマンティクスをエンコードするフィードバック接続として働き、時空間的一貫性を維持する。
プレースホルダー特徴抽出器の入力をグレースケール入力として変更する場合、ハイブリッドVCGANは画像のカラー化を行うことができる。
遠方フレームの一貫性を向上させるために,2つのリモートフレーム間の時間的不一致を平滑化する高密度な長期損失を提案する。
カラー化と時間的損失を併用してトレーニングされたVCGANは、色鮮度とビデオ連続性のバランスが良好である。
実験の結果,VCGANは既存の手法よりも高品質で時間的に一貫したカラービデオを生成することがわかった。
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