temporal interpolation | BriefGPT

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CVPR无中间帧的 4D 医学图像数据高效无监督插值
提出了一个简单而有效的无监督体积插值框架（UVI-Net），用于在无中间帧的情况下实现时间插值，针对限制性数据可用性的情景，该方法在 4D 医学成像中表现出卓越的鲁棒性和效率。
PDF3 months ago
STint：自标注时序插值的地理数据
我们提出了一种无监督的时间插值技术，不依赖于光流等运动信息，通过自监督技术中的双循环一致性约束，使模型自动生成中间帧，从而在地理空间领域中获得更好的泛化性能。
PDF10 months ago
CVPR动态神经辐射场只需时间插值
提出了一种基于时间插值的方法来训练动态场景的时空神经辐射场以及两种特征插值方法 (基于神经网络和网格)，其中网格表示法的训练速度比之前的基于神经网络的方法提高了 100 倍以上。
PDFa year ago
CVPRVideoINR：学习视频隐式神经表示实现连续的时空超分辨率
本研究提出了 Video Implicit Neural Representation (VideoINR) 的框架，支持任意空间分辨率和帧率的 STVSR，相比之前的方法在超出训练分布范围的数据上表现出更好的性能，这对提高视频质量有着很大
PDF2 years ago
CVPRIDEA-Net: 深度嵌入对齐的动态三维点云插值
本文探究如何以点云数据为基础，应用深度学习方法以及掌握时间一致性的学习模块，实现对包含大量非刚性变形的 3D 动态场景进行时间插值的问题，并在各项实验中取得了比同类方法更好的效果。
PDF2 years ago
KDD时变图信号分解
提出了一种基于字典的时间图信号分解框架（TGSD），可以处理来自真实世界中的多个不同领域的时间序列数据，并且通过结合时间和图形字典来学习数据的联合编码，实现了丢失数据的处理和提高时间插值性能.
PDF3 years ago
CVPRZooming SlowMo：一种高效的时空视频超分辨率单阶段框架
本文提出了一种单阶段空时视频超分辨率框架，通过特征时间插值模块临时插入缺失的低分辨率帧特征来捕捉局部的时间上下文，从而直接从低分辨率和低帧率视频中重建出高分辨率慢动作视频序列，并在广泛使用的基准测试中表现出良好的质量和速度。
PDF3 years ago
CVPR快速准确的一阶空时视频超分辨率：缩放慢动作
本文提出了一个一阶段时空视频超分辨率框架，该框架通过特征时间插值网络进行局部时间上下文的丢失 LR 视频帧，然后提出了一个可变形 ConvLSTM 来对齐和聚合全局时空信息，并最终采用深度重建网络预测 HR 慢动作视频帧。经实验证明，该方法
PDF4 years ago