論文の概要: Aggregating Long-term Sharp Features via Hybrid Transformers for Video Deblurring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.07054v1
• Date: Wed, 13 Sep 2023 16:12:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-14 13:41:16.359665
• Title: Aggregating Long-term Sharp Features via Hybrid Transformers for Video Deblurring
• Title（参考訳）: ビデオ分解用ハイブリッド変圧器による長期シャープ特性の集約
• Authors: Dongwei Ren, Wei Shang, Yi Yang and Wangmeng Zuo
• Abstract要約: 本稿では,特徴集約のためのハイブリッドトランスフォーマーを用いて,隣接するフレームとシャープフレームの両方を活用するビデオデブロアリング手法を提案する。 提案手法は,定量的な計測値と視覚的品質の観点から,最先端のビデオデブロアリング法,およびイベント駆動ビデオデブロアリング法より優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.54162653678871
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video deblurring methods, aiming at recovering consecutive sharp frames from a given blurry video, usually assume that the input video suffers from consecutively blurry frames. However, in real-world blurry videos taken by modern imaging devices, sharp frames usually appear in the given video, thus making temporal long-term sharp features available for facilitating the restoration of a blurry frame. In this work, we propose a video deblurring method that leverages both neighboring frames and present sharp frames using hybrid Transformers for feature aggregation. Specifically, we first train a blur-aware detector to distinguish between sharp and blurry frames. Then, a window-based local Transformer is employed for exploiting features from neighboring frames, where cross attention is beneficial for aggregating features from neighboring frames without explicit spatial alignment. To aggregate long-term sharp features from detected sharp frames, we utilize a global Transformer with multi-scale matching capability. Moreover, our method can easily be extended to event-driven video deblurring by incorporating an event fusion module into the global Transformer. Extensive experiments on benchmark datasets demonstrate that our proposed method outperforms state-of-the-art video deblurring methods as well as event-driven video deblurring methods in terms of quantitative metrics and visual quality. The source code and trained models are available at https://github.com/shangwei5/STGTN.
• Abstract（参考訳）: あるぼやけたビデオから連続的にシャープなフレームを復元することを目的としたビデオデブロアリング法は、通常、入力されたビデオが連続的にぼやけたフレームに苦しむと仮定する。 しかし、現代の画像装置が撮影した現実世界のぼやけたビデオでは、シャープなフレームが与えられたビデオに通常現れるため、時間的長期的シャープな特徴は、ぼやけたフレームの復元を容易にする。 本研究では,特徴集約のためのハイブリッドトランスフォーマーを用いて,隣接するフレームとシャープフレームの両方を活用するビデオデブロアリング手法を提案する。 具体的には、まず、シャープフレームとぼやけたフレームを区別するぼかし検知器を訓練する。 次に、隣接するフレームから特徴を活用し、明示的な空間的アライメントを必要とせず隣のフレームから特徴を集約するのにクロス注意が有用であるウィンドウベースのローカルトランスを用いる。 検出したシャープフレームから長時間のシャープ特徴を集約するために,マルチスケールマッチング機能を備えたグローバルトランスを利用する。 さらに, イベント融合モジュールをグローバルトランスフォーマーに組み込むことで, イベント駆動型ビデオデブロアリングに容易に拡張することができる。 ベンチマークデータセットの大規模な実験により,提案手法は,定量的な測定値と視覚的品質の点から,最先端のビデオデブロアリング法およびイベント駆動ビデオデブロアリング法より優れていることが示された。 ソースコードとトレーニングされたモデルはhttps://github.com/shangwei5/STGTNで入手できる。

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