論文の概要: Extracting Motion and Appearance via Inter-Frame Attention for Efficient Video Frame Interpolation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.00440v1
• Date: Wed, 1 Mar 2023 12:00:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-02 15:08:00.673275
• Title: Extracting Motion and Appearance via Inter-Frame Attention for Efficient Video Frame Interpolation
• Title（参考訳）: 効率的なビデオフレーム補間のためのフレーム間注意による動きと外観の抽出
• Authors: Guozhen Zhang, Yuhan Zhu, Haonan Wang, Youxin Chen, Gangshan Wu, Limin Wang
• Abstract要約: 動作と外観情報を統一操作により明示的に抽出する新しいモジュールを提案する。 具体的には、フレーム間注目における情報処理を再考し、その注目マップを外観特徴強調と動き情報抽出の両方に再利用する。 固定時間と任意時間の両方において,本手法は各種データセットの最先端性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.23787695590861
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Effectively extracting inter-frame motion and appearance information is important for video frame interpolation (VFI). Previous works either extract both types of information in a mixed way or elaborate separate modules for each type of information, which lead to representation ambiguity and low efficiency. In this paper, we propose a novel module to explicitly extract motion and appearance information via a unifying operation. Specifically, we rethink the information process in inter-frame attention and reuse its attention map for both appearance feature enhancement and motion information extraction. Furthermore, for efficient VFI, our proposed module could be seamlessly integrated into a hybrid CNN and Transformer architecture. This hybrid pipeline can alleviate the computational complexity of inter-frame attention as well as preserve detailed low-level structure information. Experimental results demonstrate that, for both fixed- and arbitrary-timestep interpolation, our method achieves state-of-the-art performance on various datasets. Meanwhile, our approach enjoys a lighter computation overhead over models with close performance. The source code and models are available at https://github.com/MCG-NJU/EMA-VFI.
• Abstract（参考訳）: 映像フレーム補間(vfi)において,フレーム間動作と外観情報を効果的に抽出することが重要である。 以前の作業では、両タイプの情報を混合的に抽出するか、それぞれのタイプの情報に対して精巧に分離したモジュールを抽出し、表現の曖昧さと効率の低下につながる。 本稿では,動作と外観情報を統一操作により明示的に抽出する新しいモジュールを提案する。 具体的には、フレーム間注目における情報処理を再考し、その注目マップを外観特徴強調と動き情報抽出の両方に再利用する。 さらに,効率的なVFIを実現するため,提案モジュールをハイブリッドCNNとTransformerアーキテクチャにシームレスに統合することができた。 このハイブリッドパイプラインはフレーム間注意の計算の複雑さを軽減し、詳細な低レベル構造情報を保存できる。 実験の結果,固定時間と任意の時間ステップの補間において,様々なデータセットにおける最先端の性能が得られた。 一方,本手法では,性能が近いモデルよりも計算オーバーヘッドが軽い。 ソースコードとモデルはhttps://github.com/MCG-NJU/EMA-VFIで公開されている。

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