論文の概要: Harnessing Meta-Learning for Improving Full-Frame Video Stabilization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03662v2
- Date: Tue, 9 Apr 2024 01:43:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-10 19:27:40.988696
- Title: Harnessing Meta-Learning for Improving Full-Frame Video Stabilization
- Title（参考訳）: フルフレームビデオ安定化のためのハラスティングメタラーニング
- Authors: Muhammad Kashif Ali, Eun Woo Im, Dongjin Kim, Tae Hyun Kim,
- Abstract要約: 我々は,これらのモデルを個々の入力ビデオシーケンスに適応させることにより,ビデオ安定化のための画素レベルの合成ソリューションの性能を向上させる新しい手法を提案する。
提案手法は,低レベルの視覚的手がかりを利用して,映像の安定性と品質を改善する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.208892438376388
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Video stabilization is a longstanding computer vision problem, particularly pixel-level synthesis solutions for video stabilization which synthesize full frames add to the complexity of this task. These techniques aim to stabilize videos by synthesizing full frames while enhancing the stability of the considered video. This intensifies the complexity of the task due to the distinct mix of unique motion profiles and visual content present in each video sequence, making robust generalization with fixed parameters difficult. In our study, we introduce a novel approach to enhance the performance of pixel-level synthesis solutions for video stabilization by adapting these models to individual input video sequences. The proposed adaptation exploits low-level visual cues accessible during test-time to improve both the stability and quality of resulting videos. We highlight the efficacy of our methodology of "test-time adaptation" through simple fine-tuning of one of these models, followed by significant stability gain via the integration of meta-learning techniques. Notably, significant improvement is achieved with only a single adaptation step. The versatility of the proposed algorithm is demonstrated by consistently improving the performance of various pixel-level synthesis models for video stabilization in real-world scenarios.
- Abstract（参考訳）: ビデオ安定化は長年続くコンピュータビジョンの問題であり、特にビデオ安定化のためのピクセルレベルの合成ソリューションは、全フレームを合成することで、このタスクの複雑さを増す。
これらの手法は,映像の安定性を高めつつ,フルフレームの合成により映像の安定化を図ることを目的としている。
これにより、一意のモーションプロファイルと各ビデオシーケンスに存在する視覚的内容の相違により、タスクの複雑さが増し、固定パラメータによる堅牢な一般化が困難になる。
本研究では,これらのモデルを個々の入力ビデオシーケンスに適応させることにより,ビデオ安定化のための画素レベルの合成ソリューションの性能を向上させる新しい手法を提案する。
提案手法は,低レベルの視覚的手がかりを利用して,映像の安定性と品質を両立させる。
本稿では,これらのモデルの1つの簡単な微調整による「テスト時適応」手法の有効性を強調し,メタラーニング手法の統合による安定性の向上について述べる。
注目すべきは、単一の適応ステップだけで、大幅な改善が達成されることだ。
提案アルゴリズムの汎用性は、実世界のシナリオにおけるビデオ安定化のための様々な画素レベルの合成モデルの性能を一貫して向上させることによって実証される。
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