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论文阅读 | Asymmetric Bilateral Motion Estimation for Video Frame Interpolation

前言：ABME发表在ICCV2021，也是一篇基于光流做插帧的文章
论文地址：【here】
代码：【here】

Asymmetric Bilateral Motion Estimation for Video Frame Interpolation

引言

大多数插帧的方法都是基于光流
光流方法又可以分为前向流方法和后向流
前向流方便求得,但是容易造成空洞和重叠
后向流由于中间帧的缺失，大多方法采用近似的办法，但是近似会造成误差
这篇文章利用光流，提出了一个不对称的光流算法，
首先, 用对称流求得中间的锚定帧
其次，利用锚定帧求出两边的不对称光流
最后，利用对称的光流和不对称的光流，得到最后的插帧图像

网络架构

论文阅读 | Asymmetric Bilateral Motion Estimation for Video Frame Interpolation_第1张图片
从左至右分别是

  • 对称双边光流估计
  • 锚定帧生成
  • 不对称的光流估计网络ABMRnet
  • 帧合成网络

对称双边光流估计

用BMBE的方法，求得对称后向流

锚定帧生成

在原有的后向流合成公式中
在这里插入图片描述
加入带有遮挡的mask
论文阅读 | Asymmetric Bilateral Motion Estimation for Video Frame Interpolation_第2张图片

不对称的光流估计网络ABMRnet

网络如下
论文阅读 | Asymmetric Bilateral Motion Estimation for Video Frame Interpolation_第3张图片
修改自PWC，其中也加了Mask 和offsetmap来对遮挡进行处理

帧合成网络

论文阅读 | Asymmetric Bilateral Motion Estimation for Video Frame Interpolation_第4张图片

左右两边两张图和对应的对称的不对称的后向流输入，并warp，两边的网络共享权重
中间的网络主要为两部分 ，filternet和refinenet
这两个的网络结构都来自Gridnet，用于处理不同尺度的输入的融合问题
论文阅读 | Asymmetric Bilateral Motion Estimation for Video Frame Interpolation_第5张图片
其中 filternet采用动态局部卷积lareral block
refinenet用于生成残差来优化结果

实验结果

论文阅读 | Asymmetric Bilateral Motion Estimation for Video Frame Interpolation_第6张图片
可见要比BMBC效果好，参数量也更小

总结：这篇文章里的第二章有很详细的对前向warping和后向warping的总结归纳，在有的之前的文章这一块是略过的，还是讲的很清晰，但是还是觉得网络设计得有些复杂了，设计和沿用了很多新的模块

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按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他