論文の概要: LAVIB: A Large-scale Video Interpolation Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09754v2
• Date: Sun, 20 Oct 2024 09:44:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:12:17.152147
• Title: LAVIB: A Large-scale Video Interpolation Benchmark
• Title（参考訳）: LAVIB: 大規模ビデオ補間ベンチマーク
• Authors: Alexandros Stergiou,
• Abstract要約: LAVIBは、Webから自動パイプラインを通じてソースされる高解像度ビデオの大規模なコレクションで構成されている。 各ビデオの運動の大きさ、輝度条件、フレームのシャープネス、コントラストについてメトリクスが計算される。 LAVIBには17KのUltra-HDビデオから283Kのクリップが含まれ、77.6時間に及ぶ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.194606275650095
• License:
• Abstract: This paper introduces a LArge-scale Video Interpolation Benchmark (LAVIB) for the low-level video task of Video Frame Interpolation (VFI). LAVIB comprises a large collection of high-resolution videos sourced from the web through an automated pipeline with minimal requirements for human verification. Metrics are computed for each video's motion magnitudes, luminance conditions, frame sharpness, and contrast. The collection of videos and the creation of quantitative challenges based on these metrics are under-explored by current low-level video task datasets. In total, LAVIB includes 283K clips from 17K ultra-HD videos, covering 77.6 hours. Benchmark train, val, and test sets maintain similar video metric distributions. Further splits are also created for out-of-distribution (OOD) challenges, with train and test splits including videos of dissimilar attributes.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ビデオフレーム補間(VFI)の低レベルビデオタスクに対して,LArge-scale Video Interpolation Benchmark (LAVIB)を提案する。 LAVIBは、人間の検証に必要な最小限の要件を持つ自動化パイプラインを通じて、Webからソースされる高解像度ビデオの大規模なコレクションで構成されている。 各ビデオの運動の大きさ、輝度条件、フレームのシャープネス、コントラストについてメトリクスが計算される。 ビデオの収集とこれらのメトリクスに基づく定量的な課題の作成は、現在の低レベルなビデオタスクデータセットによって過小評価されている。 LAVIBには17KのUltra-HDビデオから283Kのクリップが含まれ、77.6時間に及ぶ。 ベンチマークトレイン、val、テストセットは、同様のビデオメトリック分布を維持している。 さらに分割は、異種属性のビデオを含む、トレーニングとテストの分割を含む、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)の課題のために作成される。

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