論文の概要: BiFormer: Learning Bilateral Motion Estimation via Bilateral Transformer
for 4K Video Frame Interpolation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.02225v1
- Date: Wed, 5 Apr 2023 04:52:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-06 13:30:03.623415
- Title: BiFormer: Learning Bilateral Motion Estimation via Bilateral Transformer
for 4K Video Frame Interpolation
- Title（参考訳）: BiFormer: 4Kビデオフレーム補間のためのバイラテラル変換器によるバイラテラル動作推定学習
- Authors: Junheum Park, Jintae Kim, Chang-Su Kim
- Abstract要約: 本稿では,バイフォーマを用いた新しい4Kビデオフレーム補間器を提案する。
大規模な実験により,提案したBiFormerアルゴリズムは4Kデータセット上で優れた性能を発揮することが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.415806547786744
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A novel 4K video frame interpolator based on bilateral transformer (BiFormer)
is proposed in this paper, which performs three steps: global motion
estimation, local motion refinement, and frame synthesis. First, in global
motion estimation, we predict symmetric bilateral motion fields at a coarse
scale. To this end, we propose BiFormer, the first transformer-based bilateral
motion estimator. Second, we refine the global motion fields efficiently using
blockwise bilateral cost volumes (BBCVs). Third, we warp the input frames using
the refined motion fields and blend them to synthesize an intermediate frame.
Extensive experiments demonstrate that the proposed BiFormer algorithm achieves
excellent interpolation performance on 4K datasets. The source codes are
available at https://github.com/JunHeum/BiFormer.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,2値変換器(BiFormer)をベースとした新しい4Kビデオフレーム補間器を提案し,大域的動き推定,局所的動き補正,フレーム合成の3ステップを実行する。
まず,大域的運動推定において,左右対称運動場を粗大に予測する。
そこで本研究では,最初の変圧器を用いたバイフォーマを提案する。
第2に,blockwise bilateral cost volume (bbcvs) を用いて,全球運動場を効率的に精製する。
第3に、洗練された運動場を用いて入力フレームをワープし、それらをブレンドして中間フレームを合成する。
大規模実験により、4kデータセットの補間性能に優れたbiformerアルゴリズムが得られた。
ソースコードはhttps://github.com/junheum/biformerで入手できる。
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