論文の概要: Motion Deblurring with Real Events
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.13695v1
- Date: Tue, 28 Sep 2021 13:11:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-29 19:53:45.476864
- Title: Motion Deblurring with Real Events
- Title(参考訳): 実イベントによる動作不良
- Authors: Fang Xu and Lei Yu and Bishan Wang and Wen Yang and Gui-Song Xia and
Xu Jia and Zhendong Qiao and Jianzhuang Liu
- Abstract要約: 本稿では,イベントベースの動作を自己教師型で記述するエンド・ツー・エンドの学習フレームワークを提案する。
実世界のイベントは、データ不整合によるパフォーマンス劣化を軽減するために利用される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 50.441934496692376
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we propose an end-to-end learning framework for event-based
motion deblurring in a self-supervised manner, where real-world events are
exploited to alleviate the performance degradation caused by data
inconsistency. To achieve this end, optical flows are predicted from events,
with which the blurry consistency and photometric consistency are exploited to
enable self-supervision on the deblurring network with real-world data.
Furthermore, a piece-wise linear motion model is proposed to take into account
motion non-linearities and thus leads to an accurate model for the physical
formation of motion blurs in the real-world scenario. Extensive evaluation on
both synthetic and real motion blur datasets demonstrates that the proposed
algorithm bridges the gap between simulated and real-world motion blurs and
shows remarkable performance for event-based motion deblurring in real-world
scenarios.
- Abstract(参考訳): 本稿では,データ不整合による性能劣化を緩和するために,実世界のイベントを活用可能な,イベントベースの学習フレームワークを提案する。
この目的を達成するために、ぼやけた一貫性と測光整合性を利用するイベントから光フローを予測し、実世界データによる遅延ネットワークの自己監督を可能にする。
さらに, 動きの非線形性を考慮した分割線形運動モデルを提案し, 実世界シナリオにおける動きのぼやけの物理的形成の正確なモデルとなる。
合成および実動ボケデータセットの広範な評価により,提案アルゴリズムは実世界の動きボケとシミュレーションされた動きボケのギャップを橋渡しし,実世界のシナリオにおける事象に基づく動きボケの顕著な性能を示す。
関連論文リスト
- Motion Flow Matching for Human Motion Synthesis and Editing [75.13665467944314]
本研究では,効率的なサンプリングと効率性を備えた人体運動生成のための新しい生成モデルであるemphMotion Flow Matchingを提案する。
提案手法は, 従来の拡散モデルにおいて, サンプリングの複雑さを1000ステップから10ステップに減らし, テキスト・ツー・モーション・ジェネレーション・ベンチマークやアクション・ツー・モーション・ジェネレーション・ベンチマークで同等の性能を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-14T12:57:35Z) - A Diffusion-Model of Joint Interactive Navigation [14.689298253430568]
本稿では,交通シナリオを生成する拡散に基づくDJINNを提案する。
我々のアプローチは、過去、現在、未来からのフレキシブルな状態観察のセットに基づいて、全てのエージェントの軌跡を共同で拡散させる。
本稿では,DJINNが様々な条件分布からの直接的テスト時間サンプリングを柔軟に行う方法を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-21T22:10:20Z) - Reinforcement Learning with Human Feedback for Realistic Traffic
Simulation [53.85002640149283]
効果的なシミュレーションの鍵となる要素は、人間の知識と整合した現実的な交通モデルの導入である。
本研究では,現実主義に対する人間の嗜好のニュアンスを捉えることと,多様な交通シミュレーションモデルを統合することの2つの主な課題を明らかにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-01T19:29:53Z) - Generalizing Event-Based Motion Deblurring in Real-World Scenarios [62.995994797897424]
イベントベースの動作遅延は、低レイテンシイベントを活用することで、有望な結果を示している。
本研究では,フレキシブルな入力空間スケールを実現するとともに,時間スケールの異なる動きのぼかしから学習できるスケール対応ネットワークを提案する。
次に,実世界のデータ分布に適合する2段階の自己教師型学習手法を開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-11T04:27:29Z) - Near-realtime Facial Animation by Deep 3D Simulation Super-Resolution [7.14576106770047]
本稿では,低コストでリアルタイムな物理シミュレーションによって生み出す顔のパフォーマンスを効率よく,現実的に向上させるニューラルネットワークに基づくシミュレーションフレームワークを提案する。
顔のアニメーションをこのようなシミュレーション領域の例に用いて,2つのシミュレータで同じ筋の運動制御と骨格のポーズを単純にダイヤルすることで,この意味の一致を創り出すことができる。
提案するニューラルネットワーク超解像フレームワークは,このトレーニングセットから未確認表現を一般化し,リアルタイム変種における解像度の制限やコスト削減近似による2つのシミュレーション間の不一致をモデル化するための補償を行うとともに,意味記述子やパラメータを必要としない。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-05T00:09:24Z) - BoDiffusion: Diffusing Sparse Observations for Full-Body Human Motion
Synthesis [14.331548412833513]
複合現実感アプリケーションは、没入感のある体験を可能にするために、ユーザのフルボディの動きを追跡する必要がある。
本稿では,この非拘束的再構成問題に対処するために,運動合成のための生成拡散モデルであるBoDiffusionを提案する。
本稿では,スムーズで現実的なフルボディモーションシーケンスを生成しつつ,スパーストラッキング入力をBoDiffusionが活用できる時間空間調和方式を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-21T16:39:05Z) - Blur Interpolation Transformer for Real-World Motion from Blur [52.10523711510876]
本稿では, ボケの時間的相関を解き明かすために, 符号化されたブラー変換器(BiT)を提案する。
マルチスケール残留スウィン変圧器ブロックに基づいて、両端の時間的監督と時間対称なアンサンブル戦略を導入する。
さらに,1対1のぼやけたビデオペアの最初の実世界のデータセットを収集するハイブリッドカメラシステムを設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-21T13:10:10Z) - Optical Flow Estimation from a Single Motion-blurred Image [66.2061278123057]
画像内の動きのぼかしは、基本的なコンピュータビジョンの問題に実用的な関心を持つ可能性があります。
本研究では,単一動画像からの光流れをエンドツーエンドで推定する新しい枠組みを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-04T12:45:18Z) - End-to-end Learning of Object Motion Estimation from Retinal Events for
Event-based Object Tracking [35.95703377642108]
イベントベースオブジェクト追跡のためのパラメトリックオブジェクトレベルの動き/変換モデルを学習し、回帰する新しいディープニューラルネットワークを提案する。
この目的を達成するために,線形時間減衰表現を用いた同期時間曲面を提案する。
我々は、TSLTDフレームのシーケンスを新しい網膜運動回帰ネットワーク(RMRNet)に供給し、エンド・ツー・エンドの5-DoFオブジェクト・モーション・レグレッションを実行する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-14T08:19:50Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。