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论文阅读 | Quadratic Video Interpolation

前言：一篇经典的做视频插帧的文章，网络结构设计简洁易懂，有很多值得学习的地方

论文地址：【here】
来源：NeurIPS 2019

Quadratic Video Interpolation

引言

  • 一些做插帧的方法显式或隐式的把运动看成匀速的，这样不适用于复杂的非线性的场景
  • 其次，插帧的方法只用到前后两帧，更高阶的运动信息没有挖掘到

基于此，我们提出了一个二次模型来进行运动估计和图像合成

网络结构

论文阅读 | Quadratic Video Interpolation_第1张图片
该网络包括四个部分

  • 光流估计（ off-the-shelf PWCNet）
  • 二次流预测
  • 光流反转
  • 帧合成网络

光流估计

直接用已有的光流网络

二次流预测

由于光流是非线性的，因此不能直接用在这里插入图片描述
对于二次流模型，通过光流与运动的速度和加速度的关系

论文阅读 | Quadratic Video Interpolation_第2张图片
可以解得前向流的公式
在这里插入图片描述

光流反转

前向流F0-t F1-t不太容易用于合成图像，因此需要后向流Ft-0，Ft-1
本文提出了一个后向流反转公式
在这里插入图片描述
即通过warp后图像的每个像素邻域的光流加权反转得到最终的后向流
（会造成光流孔洞现象，这是由于被遮挡的物体突然出现，而这个物体没有源自它的光流）

帧合成

1.自适应光流过滤
光流由于野值，出现条纹状
论文阅读 | Quadratic Video Interpolation_第3张图片
一般方法是将其送进CNN网络，平滑边缘，但是效果不太好，这是用CNN恢复的结果
论文阅读 | Quadratic Video Interpolation_第4张图片
本文提出了一种类似于中值滤波器的网络，学习下式的sigma(u)和r(u)在这里插入图片描述
其中，sigma(u)代表偏移，范围是（-k,k）有着2k + 1的局部感受野
用本文提出的方法滤波得到的光流
论文阅读 | Quadratic Video Interpolation_第5张图片

2.warp后的图片合成
在这里插入图片描述
即，两张warp后的图像乘以mask和distance系数（1-t,t）
损失函数是L1损失和VGG感知损失

实验结果

论文阅读 | Quadratic Video Interpolation_第6张图片
可以看到本文的方法性能有着很大程度的提升

总结

这篇文章浅显易懂，公式也不复杂，实现的网络只用了几个模块，并且很多网络的设计都是基于原理上，有很强的可解释性。果然大道至简，是一篇可以反复咀嚼的插帧方向的文章

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  • Oracle学习笔记(8) 使用PLSQL编写触发器 vipbooks oraclesql编程活动Access
        时间过得真快啊，转眼就到了Oracle学习笔记的最后个章节了，通过前面七章的学习大家应该对Oracle编程有了一定了了解了吧，这东东如果一段时间不用很快就会忘记了，所以我会把自己学习过的东西做好详细的笔记，用到的时候可以随时查找，马上上手！希望这些笔记能对大家有些帮助！     这是第八章的学习笔记，学习完第七章的子程序和包之后
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