Fugu-MT 論文翻訳(概要): Motion-aware Dynamic Graph Neural Network for Video Compressive Sensing

論文の概要: Motion-aware Dynamic Graph Neural Network for Video Compressive Sensing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.00387v1
Date: Tue, 1 Mar 2022 12:13:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-03-02 14:58:41.614107
Title: Motion-aware Dynamic Graph Neural Network for Video Compressive Sensing
Title（参考訳）: 動画圧縮センシングのための運動認識動的グラフニューラルネットワーク
Authors: Ruiying Lu, Ziheng Cheng, Bo Chen and Xin Yuan
Abstract要約: ビデオスナップショットイメージング(SCI)は、2D検出器を使用してシーケンシャルなビデオフレームをキャプチャし、それらを1つの測定値に圧縮する。既存の再建手法の多くは、長期の空間的および時間的依存関係をキャプチャできない。本稿では,空間内の画素間の非局所的相互作用を効率的にモデル化するための,グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づくフレキシブルでロバストなアプローチを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.441522549583805
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Video snapshot compressive imaging (SCI) utilizes a 2D detector to capture sequential video frames and compresses them into a single measurement. Various reconstruction methods have been developed to recover the high-speed video frames from the snapshot measurement. However, most existing reconstruction methods are incapable of capturing long-range spatial and temporal dependencies, which are critical for video processing. In this paper, we propose a flexible and robust approach based on graph neural network (GNN) to efficiently model non-local interactions between pixels in space as well as time regardless of the distance. Specifically, we develop a motion-aware dynamic GNN for better video representation, i.e., represent each pixel as the aggregation of relative nodes under the guidance of frame-by-frame motions, which consists of motion-aware dynamic sampling, cross-scale node sampling and graph aggregation. Extensive results on both simulation and real data demonstrate both the effectiveness and efficiency of the proposed approach, and the visualization clearly illustrates the intrinsic dynamic sampling operations of our proposed model for boosting the video SCI reconstruction results. The code and models will be released to the public.
Abstract（参考訳）: video snapshot compressive imaging (sci) は2d検出器を使用してシーケンシャルなビデオフレームをキャプチャし、それらを単一の測定に圧縮する。スナップショット計測から高速映像フレームを復元する様々な再構成手法が開発されている。しかし,既存の再構成手法では,ビデオ処理に欠かせない長距離空間依存や時間依存を捉えることができない。本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づくフレキシブルでロバストなアプローチを提案し,空間上の画素間の非局所的相互作用を,距離に関係なく効率的にモデル化する。具体的には,動き対応動的サンプリング,クロススケールノードサンプリング,グラフアグリゲーションからなるフレームバイフレーム動作の指導の下で,各画素を相対ノードの集約として表現するモーションアウェア動的gnnを開発した。シミュレーションと実データの両方の広範な結果から,提案手法の有効性と有効性が示され,提案モデルの動的サンプリング操作を可視化することで映像sci再構成結果が向上することを示す。コードとモデルは一般公開される予定だ。

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