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          釋放事件攝像機用于視頻插值的潛力

          導讀通常,以高時間分辨率記錄快速運動需要昂貴的高速攝像機。幸運的是,視頻插值,即在兩個給定幀之間推斷中間幀的任務,可能是一種更簡單的選...

          通常,以高時間分辨率記錄快速運動需要昂貴的高速攝像機。幸運的是,視頻插值,即在兩個給定幀之間推斷中間幀的任務,可能是一種更簡單的選擇。

          最近發表在 arXiv.org 上的一篇論文提出了一種新穎的視頻幀插值方法。

          研究人員建議使用視頻幀和事件流作為輸入來解決復雜的非線性運動。通過引入事件相機,解決了傳統基于幀的相機缺乏中間信息的問題。事件流被引入到無監督學習框架中,以直接估計中間幀和輸入幀之間的光流。

          所提出的方法在合成基準和真實數據上都優于最先進的方法。

          以高 FPS(每秒幀數)記錄快速運動需要昂貴的高速攝像機。作為替代方案,對來自商用相機的低 FPS 視頻進行插值引起了極大的關注。如果只有低 FPS 視頻可用,則需要運動假設(線性或二次)來推斷中間幀,這無法模擬復雜的運動。事件相機,一種新的相機,其像素以μ s ( 10 - 6秒)的時間分辨率產生亮度變化事件, 是一種改變游戲規則的設備,可以在存在任意復雜運動的情況下啟用視頻插值。由于事件相機是一種新型傳感器,由于缺乏處理算法,它的潛力尚未發揮出來。開創性的工作 Time Lens 通過設計光學設備來收集大量高速幀和事件的配對訓練數據,將事件攝像機引入視頻插值,但成本太高而無法擴展。為了充分釋放事件攝像機的潛力,本文提出了一種新穎的 TimeReplayer 算法,用于將商品攝像機捕獲的視頻與事件進行插值。它以無監督的循環一致方式進行訓練,取消了高速訓練數據的必要性,并帶來了視頻外推的額外能力。

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