multi-frame | BriefGPT - AI 论文速递

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探索自监督单帧与多帧深度估计之间的相互影响
提出了一个新的自监督训练框架来充分利用单帧和多帧深度方法之间的相互影响，其中包括像素适应深度采样模块、最小重投影教师信号以及将单帧深度作为先验来进一步提高多帧深度估计性能。实验结果表明，该方法在自监督的单目设置中优于现有方法。
PDFa year ago
ECCV基于高效框架实现无限帧 3D 检测
提出了一种新颖的流式训练和预测框架，可在只需与单帧检测器相同的计算量的情况下使用无限数量的帧，从而在目标检测中获得较高的性能表现。
PDF2 years ago
CVPR深度双连续网络用于人体姿态估计
本文提出了一种基于多帧和时序信息的人体姿态估计方法。该方法包含三个模块：姿态时序合成器、姿态残差融合模块和姿态校正网络。在 PoseTrack2017 和 PoseTrack2018 数据集上进行的实验结果表明，该方法取得了最佳效果，并已发
PDF3 years ago
深度爆发超分辨率
本文提出了一种基于多帧图像超分辨率技术的新型神经网络结构，以像素级光流明确对齐输入帧的深嵌入，使用基于注意力的融合模块自适应地合并来自所有帧的信息，以产生高质量重建的 RGB 图像；同时介绍了 BurstSR 数据集，在真实世界数据上进行了
PDF3 years ago
一种深度时空融合框架，用于场景流的可学习运动模型和遮挡
该论文提出了一种基于数据驱动的多帧场景流估计方法，通过神经网络以及双向场景流估计和遮挡掩模生成实现了对运动估计中遮挡问题的有效解决，提供了一种快速有效的计算机视觉方法。
PDF4 years ago
盲多帧视频去噪的自监督训练
提出了一种自监督的方法来训练多帧视频去噪网络，利用光流对齐之后惩罚预测帧和相邻目标帧之间的误差，实现了针对不同类型噪声的盲去噪，且在在线自我学习阶段表现优异。
PDF4 years ago
多帧光流估计的融合方法
本文提出了一种简单而有效的多帧光流估计的融合方法，该方法利用了长期的时间线索，首先将前几帧的光流投影到当前帧，然后将这些光流之间携带的互补信息融合为一个新的光流场，并在 MPI Sintel 和 KITTI 2015 基准测试中排名第一。
PDF6 years ago
CVPR压缩视频的多帧质量增强
本研究提出了一种通过多帧卷积神经网络对视频进行质量增强的方法，利用支持向量机检测出压缩视频中峰值质量帧并结合运动补偿子网络和质量增强子网络来提高视频的压缩质量。
PDF6 years ago
随机变分视频预测
本文的目的在于提出一种名为 SV2P 的模型，该模型在真实世界的视频数据中获得了可靠的、有多个可行未来的预测结果，相比于传统的视频预测模型，我们的模型明显提升了预测效果。
PDF7 years ago