motion vector | BriefGPT - AI 论文速递

关键词motion vector

搜索结果 - 6

SSNVC: 单流神经视频压缩与隐式时态信息
本文介绍了一种新型的单流神经视频压缩（SSNVC）框架，通过删除复杂的运动矢量编码解码结构和使用一阶段训练策略，实现了去除特定模块、简化训练流程并提高重构帧质量的目标。实验证明，SSNVC 在多个基准测试中表现出具有最新技术性能，大大简化了
PDF25 days ago
使用预测运动矢量的优化性质的一维 HEVC 视频隐写分析方法
基于高效视频编码中运动矢量优化的隐写分析特征，本文提出一种能够准确识别覆盖视频和隐写视频的隐写方案，并且在无需模型训练和低计算复杂度的实际场景中表现高效。
PDFa year ago
VideoComposer: 具有动态可控性的组合式视频合成
本研究提出了一种名为 VideoComposer 的图像合成模型，它能够通过文本、空间或时间条件实现对合成视频的控制，并且采用了运动向量和 STC 编码器等技术实现了高帧间一致性。
PDFa year ago
ECCV通过分辨率自适应流编码提高深度视频压缩
本文提出了一种名为 “分辨率自适应流编码”（RaFC）的新框架，它能够有效地压缩全局和局部的流向地图，使用多分辨率表示而不是单一分辨率表示来处理复杂或简单的运动模式，并应用了速率失真准则以选择最佳的运动编码模式。大量的实验证明了该框架的有效
PDF4 years ago
ECCVSDCNet: 空间平移卷积进行视频预测
该研究提出了一种高分辨率视频帧预测的方法，通过过去帧和光流的联合调节来预测下一帧。通过学习运动矢量和核为每个像素综合一个像素，并且通过空间位移卷积模块来提高训练效果。该方法在游戏帧和视频中实现了最先进的结果，能够有效地处理大动作并综合具有一
PDF6 years ago
CVPR增强型运动向量卷积神经网络实时动作识别
通过用运动矢量直接代替计算光流来加速双流架构，然后通过初始化转移、监督转移和它们的组合，将光流 CNN 中学习的知识转移到运动矢量 CNN 中，以提高后者的性能。实验结果表明，该方法的识别性能可与最先进的方法相媲美，同时处理速度比原始的双流
PDF8 years ago