Fugu-MT 論文翻訳(概要): FastRIFE: Optimization of Real-Time Intermediate Flow Estimation for Video Frame Interpolation

論文の概要: FastRIFE: Optimization of Real-Time Intermediate Flow Estimation for Video Frame Interpolation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.13482v1
Date: Thu, 27 May 2021 22:31:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-31 13:38:17.299600
Title: FastRIFE: Optimization of Real-Time Intermediate Flow Estimation for Video Frame Interpolation
Title（参考訳）: FastRIFE:ビデオフレーム補間のためのリアルタイム中間流れ推定の最適化
Authors: Malwina Kubas and Grzegorz Sarwas
Abstract要約: 本稿では,RIFE(Real-Time Intermediate Flow Estimation)モデルの高速化を目的としたFastRIFEアルゴリズムを提案する。すべてのソースコードはhttps://gitlab.com/malwinq/interpolation-of-images-for-slow-motion-videosで公開されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The problem of video inter-frame interpolation is an essential task in the field of image processing. Correctly increasing the number of frames in the recording while maintaining smooth movement allows to improve the quality of played video sequence, enables more effective compression and creating a slow-motion recording. This paper proposes the FastRIFE algorithm, which is some speed improvement of the RIFE (Real-Time Intermediate Flow Estimation) model. The novel method was examined and compared with other recently published algorithms. All source codes are available at https://gitlab.com/malwinq/interpolation-of-images-for-slow-motion-videos
Abstract（参考訳）: 映像フレーム間補間の問題は画像処理の分野において重要な課題である。円滑な動きを維持しながら、記録のフレーム数を正しく増やすことで、再生されたビデオシーケンスの品質を向上させ、より効率的な圧縮を可能にし、スローモーション記録を作成する。本稿では,RIFE(Real-Time Intermediate Flow Estimation)モデルの高速化を目的としたFastRIFEアルゴリズムを提案する。本手法は,最近発表された他のアルゴリズムと比較した。すべてのソースコードはhttps://gitlab.com/malwinq/interpolation-of-images-for-slow-motion-videosで入手できる。

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