딥 베이지안 비디오 프레임 보간

요약. 우리는 낮은 프레임 레이트 영상을 시간적으로 더 높은 프레임 레이트 영상으로 보간하는 새로운 방법인 심층 베이지안 영상 프레임 보간법을 제안한다. 본 방법은 보간할 프레임과 광학 흐름의 사후 분포를 학습하며, 빠른 수렴을 위해 학습된 경사 하강법을 통해 최적화한다. 각 학습된 단계는 추정된 프레임과 흐름의 로그 가능도의 기울기를 조작하는 경량 네트워크로 구성된다. 이러한 기울기는 명시적 또는 암묵적으로 파라미터화되며, 실제 이미지 및 흐름 분포와 일치시키는 방식으로 현재 추정의 정확도를 모델링한다. 본 방법을 통해 기존 최고 성능 모델의 파라미터 수의 절반만을 사용하면서도 10개 벤치마크 중 8개에서 새로운 기록을 달성하였다.