論文の概要: FlowChroma -- A Deep Recurrent Neural Network for Video Colorization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13704v1
• Date: Tue, 23 May 2023 05:41:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 18:42:36.507468
• Title: FlowChroma -- A Deep Recurrent Neural Network for Video Colorization
• Title（参考訳）: FlowChroma - ビデオカラー化のためのディープリカレントニューラルネットワーク
• Authors: Thejan Wijesinghe, Chamath Abeysinghe, Chanuka Wijayakoon, Lahiru Jayathilake, Uthayasanker Thayasivam
• Abstract要約: フレーム間の色合いを最小限に抑える自動ビデオカラー化フレームワークを開発した。 ビデオのカラー化における色一貫性向上のために、繰り返しニューラルネットワークをうまく利用できることが示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0499611180329804
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We develop an automated video colorization framework that minimizes the flickering of colors across frames. If we apply image colorization techniques to successive frames of a video, they treat each frame as a separate colorization task. Thus, they do not necessarily maintain the colors of a scene consistently across subsequent frames. The proposed solution includes a novel deep recurrent encoder-decoder architecture which is capable of maintaining temporal and contextual coherence between consecutive frames of a video. We use a high-level semantic feature extractor to automatically identify the context of a scenario including objects, with a custom fusion layer that combines the spatial and temporal features of a frame sequence. We demonstrate experimental results, qualitatively showing that recurrent neural networks can be successfully used to improve color consistency in video colorization.
• Abstract（参考訳）: フレーム間の色合いを最小限に抑える自動ビデオカラー化フレームワークを開発した。 映像の連続フレームに画像カラー化技術を適用する場合、各フレームを別個のカラー化タスクとして扱う。 したがって、後続のフレームに連続してシーンの色を維持する必要はない。 提案手法は,ビデオの連続フレーム間の時間的および文脈的コヒーレンスを維持可能な,新しいディープリカレントエンコーダ・デコーダアーキテクチャを含む。 フレームシーケンスの空間的特徴と時間的特徴を組み合わせたカスタム融合層を用いて,高レベルな意味的特徴抽出器を用いて,オブジェクトを含むシナリオのコンテキストを自動的に識別する。 ビデオカラー化における色の整合性を改善するために、繰り返しニューラルネットワークをうまく利用できることを定性的に示す実験結果を示す。

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