論文の概要: JNMR: Joint Non-linear Motion Regression for Video Frame Interpolation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.04231v3
• Date: Sun, 10 Sep 2023 05:16:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-12 23:32:40.700112
• Title: JNMR: Joint Non-linear Motion Regression for Video Frame Interpolation
• Title（参考訳）: jnmr:ビデオフレーム補間のための非線形運動回帰
• Authors: Meiqin Liu, Chenming Xu, Chao Yao, Chunyu Lin, and Yao Zhao
• Abstract要約: ビデオフレーム(VFI)は、双方向の歴史的参照から学習可能な動きを歪曲することでフレームを生成することを目的としている。 我々は、フレーム間の複雑な動きをモデル化するために、VFIをJNMR(Joint Non-linear Motion Regression)戦略として再構成する。 その結果, 関節運動の退行性は, 最先端の方法と比較して有意に向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.123769305867775
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video frame interpolation (VFI) aims to generate predictive frames by warping learnable motions from the bidirectional historical references. Most existing works utilize spatio-temporal semantic information extractor to realize motion estimation and interpolation modeling. However, they insufficiently consider the real mechanistic rationality of generated middle motions. In this paper, we reformulate VFI as a Joint Non-linear Motion Regression (JNMR) strategy to model the complicated motions of inter-frame. Specifically, the motion trajectory between the target frame and the multiple reference frames is regressed by a temporal concatenation of multi-stage quadratic models. ConvLSTM is adopted to construct this joint distribution of complete motions in temporal dimension. Moreover, the feature learning network is designed to optimize for the joint regression modeling. A coarse-to-fine synthesis enhancement module is also conducted to learn visual dynamics at different resolutions through repetitive regression and interpolation. Experimental results on VFI show that the effectiveness and significant improvement of joint motion regression compared with the state-of-the-art methods. The code is available at https://github.com/ruhig6/JNMR.
• Abstract（参考訳）: ビデオフレーム補間(VFI)は、双方向の履歴参照から学習可能な動きを歪曲することで予測フレームを生成することを目的としている。 既存の作品の多くは時空間的意味情報抽出器を用いて動き推定と補間モデルを実現している。 しかし、彼らは生成する中間運動の真の機械論的合理性を十分に考慮していない。 本稿では,フレーム間の複雑な動きをモデル化するために,VFIをJNMR(Joint Non-linear Motion Regression)戦略として再構成する。 具体的には、ターゲットフレームと多重参照フレーム間の運動軌跡は、多段階二次モデルの時間的連結により回帰される。 ConvLSTMは、時間次元における完全運動のこの結合分布を構築するために用いられる。 さらに、特徴学習ネットワークは、共同回帰モデリングのために最適化されるように設計されている。 繰り返し回帰と補間によって異なる解像度で視覚力学を学習するために、粗大な合成拡張モジュールも実行される。 VFIによる実験結果から, 関節運動の退行効果は最先端法と比較して有意に向上した。 コードはhttps://github.com/ruhig6/jnmrで入手できる。

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