論文の概要: Neural Residual Flow Fields for Efficient Video Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.04329v1
• Date: Wed, 12 Jan 2022 06:22:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-13 14:56:46.129024
• Title: Neural Residual Flow Fields for Efficient Video Representations
• Title（参考訳）: 効率的な映像表現のための神経残留流れ場
• Authors: Daniel Rho, Junwoo Cho, Jong Hwan Ko, Eunbyung Park
• Abstract要約: 入射神経表現(INR)は、画像、ビデオ、3D形状などの信号を表現するための強力なパラダイムとして登場した。 本稿では,データ冗長性を明示的に取り除き,ビデオの表現と圧縮を行う新しいINR手法を提案する。 本稿では,提案手法がベースライン法よりも有意差で優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.904082461511478
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Implicit neural representation (INR) has emerged as a powerful paradigm for representing signals, such as images, videos, 3D shapes, etc. Although it has shown the ability to represent fine details, its efficiency as a data representation has not been extensively studied. In INR, the data is stored in the form of parameters of a neural network and general purpose optimization algorithms do not generally exploit the spatial and temporal redundancy in signals. In this paper, we suggest a novel INR approach to representing and compressing videos by explicitly removing data redundancy. Instead of storing raw RGB colors, we propose Neural Residual Flow Fields (NRFF), using motion information across video frames and residuals that are necessary to reconstruct a video. Maintaining the motion information, which is usually smoother and less complex than the raw signals, requires far fewer parameters. Furthermore, reusing redundant pixel values further improves the network parameter efficiency. Experimental results have shown that the proposed method outperforms the baseline methods by a significant margin. The code is available in https://github.com/daniel03c1/eff_video_representation.
• Abstract（参考訳）: 入射神経表現(INR)は、画像、ビデオ、3D形状などの信号を表現するための強力なパラダイムとして登場した。 詳細を表現できる能力を示しているが、データ表現としての効率は広く研究されていない。 INRでは、データはニューラルネットワークのパラメータの形式で格納され、汎用最適化アルゴリズムは一般に信号の空間的および時間的冗長性を利用しない。 本稿では,データ冗長性を明示的に取り除き,ビデオの表現と圧縮を行う新しいINR手法を提案する。 生のRGB色を格納する代わりに,映像フレームの移動情報と映像再構成に必要な残差を用いて,NRFF(Neural Residual Flow Fields)を提案する。 通常、原信号よりも滑らかで複雑な動き情報を維持するためには、はるかに少ないパラメータを必要とする。 さらに冗長な画素値の再利用はネットワークパラメータの効率をさらに向上させる。 実験結果から,提案手法はベースライン法よりも有意差で優れた性能を示した。 コードはhttps://github.com/daniel03c1/eff_video_representationで入手できる。

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