論文の概要: Error Compensation Framework for Flow-Guided Video Inpainting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.10391v1
- Date: Thu, 21 Jul 2022 10:02:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-22 12:32:34.527681
- Title: Error Compensation Framework for Flow-Guided Video Inpainting
- Title（参考訳）: Flow-Guided Video Inpaintingのための誤差補償フレームワーク
- Authors: Jaeyeon Kang, Seoung Wug Oh, and Seon Joo Kim
- Abstract要約: フロー誘導型ビデオインペインティング(ECFVI)における誤り補償フレームワークを提案する。
提案手法は,映像の時間的一貫性と視覚的品質を大幅に向上させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.626793485786095
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The key to video inpainting is to use correlation information from as many
reference frames as possible. Existing flow-based propagation methods split the
video synthesis process into multiple steps: flow completion -> pixel
propagation -> synthesis. However, there is a significant drawback that the
errors in each step continue to accumulate and amplify in the next step. To
this end, we propose an Error Compensation Framework for Flow-guided Video
Inpainting (ECFVI), which takes advantage of the flow-based method and offsets
its weaknesses. We address the weakness with the newly designed flow completion
module and the error compensation network that exploits the error guidance map.
Our approach greatly improves the temporal consistency and the visual quality
of the completed videos. Experimental results show the superior performance of
our proposed method with the speed up of x6, compared to the state-of-the-art
methods. In addition, we present a new benchmark dataset for evaluation by
supplementing the weaknesses of existing test datasets.
- Abstract（参考訳）: ビデオインペインティングの鍵は、可能な限り多くの参照フレームからの相関情報を使用することである。
既存のフローベース伝搬法では, 映像合成過程を複数のステップに分割した: フロー補完 -> 画素伝搬 -> 合成。
しかし、各ステップのエラーが次のステップで蓄積され、増幅され続けるという大きな欠点があります。
この目的のために,フローベース手法を生かし,その弱点を相殺するError Compensation Framework for Flow-Guided Video Inpainting (ECFVI)を提案する。
我々は、新たに設計されたフロー補完モジュールとエラー誘導マップを利用するエラー補償ネットワークの弱点に対処する。
提案手法は,映像の時間的一貫性と視覚的品質を大幅に向上させる。
実験の結果,提案手法は最先端手法と比較して,x6の高速化で優れた性能を示した。
さらに,既存のテストデータセットの弱点を補うことで,評価のための新しいベンチマークデータセットを提案する。
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