論文の概要: Video-ReTime: Learning Temporally Varying Speediness for Time Remapping
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05609v1
- Date: Wed, 11 May 2022 16:27:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-12 19:32:58.630739
- Title: Video-ReTime: Learning Temporally Varying Speediness for Time Remapping
- Title（参考訳）: Video-ReTime: タイムリマッピングの速さを学習する
- Authors: Simon Jenni, Markus Woodson, Fabian Caba Heilbron
- Abstract要約: 我々は、自己スーパービジョンを介してニューラルネットワークをトレーニングし、ビデオ再生速度の変化を認識し、正確にローカライズする。
本モデルは,従来の手法よりも高精度で,再生速度の変動を正確に検出できることを実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.139222986297263
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose a method for generating a temporally remapped video that matches
the desired target duration while maximally preserving natural video dynamics.
Our approach trains a neural network through self-supervision to recognize and
accurately localize temporally varying changes in the video playback speed. To
re-time videos, we 1. use the model to infer the slowness of individual video
frames, and 2. optimize the temporal frame sub-sampling to be consistent with
the model's slowness predictions. We demonstrate that this model can detect
playback speed variations more accurately while also being orders of magnitude
more efficient than prior approaches. Furthermore, we propose an optimization
for video re-timing that enables precise control over the target duration and
performs more robustly on longer videos than prior methods. We evaluate the
model quantitatively on artificially speed-up videos, through transfer to
action recognition, and qualitatively through user studies.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,所望の目標時間に合わせて時間的に再マップされたビデオを生成する方法を提案する。
本手法は,ビデオ再生速度の時間変化を認識・正確に局所化するために,自己スーパービジョンを通してニューラルネットワークを訓練する。
動画を再生するために
1.個々のビデオフレームの遅さを推測するためにモデルを使用する。
2. 時間フレームのサブサンプリングを最適化し、モデルのスローネス予測と整合する。
本モデルは,従来の手法よりも高精度で,再生速度の変動を正確に検出できることを実証する。
さらに,対象時間を正確に制御し,より長い動画に対してよりロバストに実行できるようにするビデオ再見積の最適化を提案する。
本研究では,動画の速度向上,行動認識への伝達,ユーザ研究による質的評価を行った。
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