网站seo内链建设,网站目前如何做外链,wordpress报表模板下载,封面免费制作网站前言#xff1a; 视频帧生成方法#xff08;视频插帧/视频预测#xff09;ICCV2017 oral
Video Frame Synthesis using Deep Voxel Flow
引言
当下进行视频帧合成的方法分为两种#xff0c;第一种是光流法#xff0c;光流准确的话效果好#xff0c;光流不准确的话则生…前言 视频帧生成方法视频插帧/视频预测ICCV2017 oral
Video Frame Synthesis using Deep Voxel Flow
引言
当下进行视频帧合成的方法分为两种第一种是光流法光流准确的话效果好光流不准确的话则生成伪影 另一种就是CNN通过卷积合成该像素位置的RGB值这种方法没有光流好效果好容易糊
我们结合这两种方法的优势用光流法直接将附近位置的值复制过来比从无到有的合成RGB要简单得多同时又用了一个强大的端到端的CNN网络进行学习 我们的方法中间生成了一个 voxel flow layer是一种3D的时空光流向量我们的方法还不需要光流值作为监督
方法 这个图还是比较简单直接的作者主要是定义了什么是voxel Flow F The output of H is a 3D voxel flow field F on a 2D grid of integer target pixel locations: 即是一盒在2D网格上的整数像素位置上的3D流量这里的3D可以看成3个通道分别记录三个维度上的相对位置 由于我们假设流是线性的因此对于中间帧插帧来说两边向中间的流即是对称的因此 the absolute coordinates of the corresponding locations in the earlier and later frames as L0 (x - ∆x, y - ∆y) and L1 (x ∆x, y ∆y), respectively. 利用了中间帧光流后对齐得到的第一帧L0和后一帧L1图像 于是利用 voxel flow和L0L1 可以通过三线性插值得到像素位置转移后的图像即光流warp操作 三线性插值具体数学推导如下 3个维度对应8个整数位置这是因为求得的光流F(x,y)和∆t是小数落在两个整数之间,由于时间在0-1之间因此时间维即第三维的整数非0即1 注意这个括号一个是往上取整和往下取整 因此在这8个不同位置上的值乘上一个权重W 具体的权重如下 比如对于000这个位置的x维则是1-【某个0-1之间的小数】y维同样t维为1-∆t 以此类推… 这个对应于网络里则是光流warp和mask相乘 代码如下前面的Encoder Decoder网络省略 flow x[:, 0:2, :, :]mask x[:, 2:3, :, :]grid_x, grid_y meshgrid(input_size[0], input_size[1])with torch.cuda.device(input.get_device()):grid_x torch.autograd.Variable(grid_x.repeat([input.size()[0], 1, 1])).cuda()grid_y torch.autograd.Variable(grid_y.repeat([input.size()[0], 1, 1])).cuda()flow 0.5 * flowif self.syn_type inter:coor_x_1 grid_x - flow[:, 0, :, :]coor_y_1 grid_y - flow[:, 1, :, :]coor_x_2 grid_x flow[:, 0, :, :]coor_y_2 grid_y flow[:, 1, :, :]elif self.syn_type extra:coor_x_1 grid_x - flow[:, 0, :, :] * 2coor_y_1 grid_y - flow[:, 1, :, :] * 2coor_x_2 grid_x - flow[:, 0, :, :]coor_y_2 grid_y - flow[:, 1, :, :]else:raise ValueError(Unknown syn_type self.syn_type)output_1 torch.nn.functional.grid_sample(input[:, 0:3, :, :],torch.stack([coor_x_1, coor_y_1], dim3),padding_modeborder)output_2 torch.nn.functional.grid_sample(input[:, 3:6, :, :],torch.stack([coor_x_2, coor_y_2], dim3),padding_modeborder)mask 0.5 * (1.0 mask) #过的是tanhmask mask.repeat([1, 3, 1, 1])x mask * output_1 (1.0 - mask) * output_2return x同时作者还介绍了多尺度学习在不同尺度上学一个voxel Flow,在上采样将不同尺度融合这样可以处理大的运动
实验 比较早期的工作几乎没有什么方法可以对比
总结
这篇文章比superslomo还要早里面的双向光流和Mask思想至今也还在沿用mutil-scale的方式也用在了image enhancemen领域
