論文の概要: Reconstructing the Invisible: Video Frame Restoration through Siamese Masked Conditional Variational Autoencoder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10402v1
• Date: Thu, 18 Jan 2024 22:23:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-22 17:18:29.356034
• Title: Reconstructing the Invisible: Video Frame Restoration through Siamese Masked Conditional Variational Autoencoder
• Title（参考訳）: siamese masked conditional variational autoencoderによる目に見えないビデオフレームの復元
• Authors: Yongchen Zhou and Richard Jiang
• Abstract要約: 本稿では,シムセ・マスケッド変分オートエンコーダ (SiamMCVAE) について述べる。 SiamMCVAEは、マスクされたフレームの欠落した要素を巧みに再構築し、カメラの故障に起因する問題に効果的に対処する。 SiamMCVAEにおけるSiamese Vision Transformer (SiamViT)エンコーダの導入は、コンピュータビジョンにおける現実の課題に対処する有望な可能性を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7770029179741429
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the domain of computer vision, the restoration of missing information in video frames is a critical challenge, particularly in applications such as autonomous driving and surveillance systems. This paper introduces the Siamese Masked Conditional Variational Autoencoder (SiamMCVAE), leveraging a siamese architecture with twin encoders based on vision transformers. This innovative design enhances the model's ability to comprehend lost content by capturing intrinsic similarities between paired frames. SiamMCVAE proficiently reconstructs missing elements in masked frames, effectively addressing issues arising from camera malfunctions through variational inferences. Experimental results robustly demonstrate the model's effectiveness in restoring missing information, thus enhancing the resilience of computer vision systems. The incorporation of Siamese Vision Transformer (SiamViT) encoders in SiamMCVAE exemplifies promising potential for addressing real-world challenges in computer vision, reinforcing the adaptability of autonomous systems in dynamic environments.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンの分野では、特に自律運転や監視システムのようなアプリケーションにおいて、ビデオフレームに欠落した情報の復元は重要な課題である。 本稿では,視覚トランスフォーマに基づいて2つのエンコーダを持つシアムアーキテクチャを活用して,シアムのマスキング条件変分オートエンコーダ(siammcvae)を提案する。 この革新的な設計は、ペアフレーム間の内在的な類似性を捉えることによって、失われたコンテンツを理解できるモデルの能力を高める。 siammcvaeはマスクフレームの欠落した要素を巧みに再構築し、変動推論によってカメラの故障から生じる問題を効果的に解決する。 実験結果から,失った情報を復元する際のモデルの有効性が強く示され,コンピュータビジョンシステムのレジリエンスが向上した。 SiamMCVAEのSiamese Vision Transformer(SiamViT)エンコーダの導入は、コンピュータビジョンにおける現実の課題に対処し、動的環境における自律システムの適応性を強化するための有望な可能性を実証している。

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