temporal coherency | BriefGPT

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S3Aug：用于动作识别的分割、采样和平移
本文介绍了 S3Aug，一种用于动作识别的视频数据增强方法。该方法通过分割和标签转换，从单个训练视频生成新的视频，并通过采样修改某些类别的标签图像，以生成多样的视频，并通过移动中间特征来增强生成视频帧之间的时间连贯性。通过在 UCF101、
PDF8 months ago
基于 GAN 的动画到插画视频翻译的特征变形技术
本研究旨在探索将动画电影风格化为原始插图风格的视频到视频翻译新领域，提出了利用无序图像集合进行视频风格化的挑战性任务，为了确保视频风格转换的时间一致性，本论文提出了一种新的生成器网络，并在三个数据集上展示了其有效性。
PDF9 months ago
胎儿 EPI MRI 时间序列中的一致性规范提高胎盘分割
该研究提出了一种有效的半监督学习方法，通过一致性正则化损失函数，改善了胎儿 EPI MRI 时间序列中胎盘分割的准确性，进而提高了预测的时间一致性，从而对胎盘生物标志物的精确计算有所帮助。
PDF9 months ago
LongDanceDiff：基于条件扩散模型的长期舞蹈生成
通过设计了一种长期舞蹈生成模型，LongDanceDiff，基于条件扩散模型，在解决时间一致性和空间约束方面具有挑战性，以提高生成舞蹈动作的多样性和质量。
PDF10 months ago
时光缝合：基于 GAN 的真实视频面部编辑
本文提出了一种基于对生成对抗网络的理解和神经网络学习低频功能的能力，使用 StyleGAN 对视频中的面部进行语义编辑，提高了当前最先进技术水平，实现了有意义的面部操作，保持了更高程度的时间连贯性，并可应用于高质量的 Talking Hea
PDF2 years ago
自监督视频表示学习的时间连续嵌入
TCE 是一种自监督学习方法，利用无标签视频数据的内在结构在嵌入空间中明确强制执行时间上的连贯性，以便从大量无标签视频数据中学习出稳健的表示，该方法经过了对多个数据集的评估，能够继续改进视频动作识别的性能。
PDF4 years ago
ICCV深度视频修复的复制粘贴网络
利用深度学习构建了 Copy-and-Paste Networks 模型，以实现视频修复和增强，能够从与目标帧对应的参考帧中复制相关内容并粘贴填充，从而提高视频修复效果和车道检测精度。
PDF5 years ago
视频拼图：用于视频动作识别的时空上下文的无监督学习
提出了一种自我监督的学习方法，可以联合推理视频的空间和时间上下文，利用拼图游戏方式进行视频片段的训练。
PDF6 years ago
通过观看视频来学习图像匹配
本论文提出了一种基于无监督学习方法的计算机视觉问题图像匹配解决方案，通过训练卷积神经网络进行帧间插值并颠倒网络，提取相关性，能够应用于真实世界视频序列中自然包含的时间相关性，该方法的性能具有可比性。
PDF8 years ago