論文の概要: Revisiting Event-based Video Frame Interpolation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12558v1
• Date: Mon, 24 Jul 2023 06:51:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-25 15:22:46.521997
• Title: Revisiting Event-based Video Frame Interpolation
• Title（参考訳）: イベントベースビデオフレーム補間の再検討
• Authors: Jiaben Chen, Yichen Zhu, Dongze Lian, Jiaqi Yang, Yifu Wang, Renrui Zhang, Xinhang Liu, Shenhan Qian, Laurent Kneip, Shenghua Gao
• Abstract要約: ダイナミックビジョンセンサーやイベントカメラは、ビデオフレームに豊富な補完情報を提供する。 イベントからの光の流れを推定することは、RGB情報より間違いなく困難である。 イベントベースの中間フレーム合成を複数の単純化段階において漸進的に行う分割・対数戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.27404719898305
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dynamic vision sensors or event cameras provide rich complementary information for video frame interpolation. Existing state-of-the-art methods follow the paradigm of combining both synthesis-based and warping networks. However, few of those methods fully respect the intrinsic characteristics of events streams. Given that event cameras only encode intensity changes and polarity rather than color intensities, estimating optical flow from events is arguably more difficult than from RGB information. We therefore propose to incorporate RGB information in an event-guided optical flow refinement strategy. Moreover, in light of the quasi-continuous nature of the time signals provided by event cameras, we propose a divide-and-conquer strategy in which event-based intermediate frame synthesis happens incrementally in multiple simplified stages rather than in a single, long stage. Extensive experiments on both synthetic and real-world datasets show that these modifications lead to more reliable and realistic intermediate frame results than previous video frame interpolation methods. Our findings underline that a careful consideration of event characteristics such as high temporal density and elevated noise benefits interpolation accuracy.
• Abstract（参考訳）: ダイナミックビジョンセンサーまたはイベントカメラは、ビデオフレーム補間のための豊富な補完情報を提供する。 既存の最先端手法は、合成ベースとワーピングネットワークを組み合わせるというパラダイムに従っている。 しかし、イベントストリームの固有の特性を完全に尊重する手法はほとんどない。 イベントカメラは、色強度よりも強度変化と極性だけをエンコードするので、RGB情報よりもイベントからの光の流れを推定することが困難である。 そこで我々は,RGB情報をイベント誘導型光フロー改善戦略に組み込むことを提案する。 さらに,イベントカメラが提供する時間信号の準連続性に着目し,イベントベースの中間フレーム合成を,単一の長いステージではなく,複数の単純化された段階において段階的に行う分割・結合戦略を提案する。 合成と実世界の両方のデータセットに対する大規模な実験は、これらの修正が従来のビデオフレーム補間法よりも信頼性が高く現実的な中間フレーム結果をもたらすことを示している。 本研究は,高時間密度や高騒音などの事象特性を慎重に検討することで補間精度が向上することを示す。

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