要約
単一のモーションブラー画像からビデオを抽出し、露出時間中にカメラが捉えたシーンの明瞭なビューを順次再構築するという目標に向けて、解決策を提案します。まず、畳み込み再帰型ビデオオートエンコーダーネットワークを使用して、ビデオ再構築の代替タスクを行うことで、シャープなビデオから教師なしで運動表現を学習します。学習が完了したら、このネットワークはブラー画像用の運動エンコーダーのガイダンストレーニングに使用されます。このネットワークは、ブラー画像から埋め込まれた運動情報を抽出し、訓練された再帰型ビデオデコーダーと連携してシャープなビデオを生成します。中間段階として、リアルタイムでの単一画像の除ブラー処理を可能にする効率的なアーキテクチャも設計しており、精度、速度、コンパクトさというすべての要素において競合手法を上回っています。実際のシーンや標準データセットでの実験により、当社のフレームワークが最先端技術よりも優れており、時間的に一貫したシャープなフレームの妥当なシーケンスを生成できることが示されています。科技/学术术语处理：- 畳み込み再帰型ビデオオートエンコーダーネットワーク (convolutional recurrent video autoencoder network)- ガイダンストレーニング (guided training)- 除ブラー処理 (deblurring)