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论文阅读 | Context-aware Synthesis for Video Frame Interpolation

前言：CVPR2018的一篇经典的视频插帧的文章
论文地址：【here】

Context-aware Synthesis for Video Frame Interpolation

引言

目前一些做插帧的文章，对于前后warp后的帧融合通常采用权重相乘再相加，即（1-t）I0 +tI1
这样做是基于像素级的，并不能很好的融合两者的warp后的各自优势
本文提出了一种语义融合方式 ，更好的融合光流warp后的两帧以及各自的语义特征

网络架构

论文阅读 | Context-aware Synthesis for Video Frame Interpolation_第1张图片
光流估计器：估计两帧之间的光流，再通过1-t和t的缩放得到两帧到中间帧的前向流，作者对比了SPyNet的光流方法后，这里采用的是PWCNet估计两端的流
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特征提取器：：这里用的是ResNet18的第一层conv1,作者对比了不同的特征提取，比如VGG19第一二层
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融合模块：GridNet(GridNet在我发布的上一篇文章中有详细介绍)
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作者也对不同的融合方式进行了消融实验，可以看到这种学习的融合方式提升了至少2dB
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实验

除了上述的网络选择的三个消融实验，作者还做了
损失函数对比
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可见拉普拉斯损失性能最好

middlebury上的对比实验
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可以看到，该方法性能最好

GridNet的改进
把Gridnet上采样的转置卷积改成双线性插值，会减少伪影
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总结

这篇文章做了很丰富的实验，一些实验也很有启发性，就是对比实验参照的数据集有点少

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