HyperAIHyperAI
منذ شهر واحد

إحياء اللحظات المشوشة

Kuldeep Purohit; Anshul Shah; A. N. Rajagopalan
إحياء اللحظات المشوشة
الملخص

نقدم حلاً لتحقيق هدف استخراج فيديو من صورة واحدة ملتبسة بالحركة لإعادة بناء المشاهد الواضحة للمنظر كما رآها الكاميرا خلال فترة التعرض. أولاً، نتعلم تمثيل الحركة من مقاطع الفيديو الحادة بطريقة غير مراقبة من خلال تدريب شبكة ترميز وإعادة تكوين الفيديو التكرارية القائمة على التلافيف التي تقوم بمهام بديلة لإعادة بناء الفيديو. بمجرد الانتهاء من التدريب، يتم استخدامها لتدريب موجه لشبكة ترميز الحركة للصور الملتبسة بالحركة. هذه الشبكة تستخرج المعلومات المتحركة المدمجة من الصورة الملتبسة بالحركة لتوليد فيديو حاد بالاشتراك مع محول الفيديو التكراري المدرب. كخطوة وسطى، نصمم أيضًا هيكلية فعالة تمكن من إزالة اللبس عن الصور الفردية في الوقت الحقيقي وتتفوق على الأساليب المنافسة في جميع العناصر: الدقة والسرعة والCOMPACTNESS (الكompاكتنس). التجارب على مشاهد حقيقية ومجموعات بيانات قياسية تظهر تفوق إطار عملنا على أحدث التقنيات وقدرته على إنتاج سلسلة متماسكة زمنياً من الإطارات الحادة المعقولة.