Збільшення кількості кадрів в потоковому відео за інтерполяцією нейронної мережі
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Анотація
A new method of artificially enlarging frames in streaming video is proposed, which allows you to play slow motion video without blurring and sharp transition between frames
Опис
Ключові слова
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Бібліографічний опис
Петрук В. В. Збільшення кількості кадрів в потоковому відео за інтерполяцією нейронної мережі [Електронний ресурс] / В. В. Петрук, А. В. Кожем’яко // Матеріали XLIX науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 27-28 квітня 2020 р. – Електрон. текст. дані. – 2020. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2020/paper/view/9452.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (5)
- S. Baker, D. Scharstein, J. P. Lewis, S. Roth, M. J. Black, and R. Szeliski. A database and evaluation methodology for optical flow. IJCV, 92(1):1–31, 2011. 2, 3, 6, 7, 8
- J. Barron, D. Fleet, and S. Beauchemin. Performance of optical flow techniques. IJCV, 12(1):43–77, 1994. 2
- T. Brox and J. Malik. Large displacement optical flow: Descriptor matching in variational motion estimation. PAMI, 33(3):500–513, 2011. 2, 8
- D. J. Butler, J. Wulff, G. B. Stanley, and M. J. Black. A naturalistic open source movie for optical flow evaluation. In ECCV, 2012. 2, 6
- A. Dosovitskiy, P. Fischery, E. Ilg, C. Hazirbas, V. Golkov, P. van der Smagt, D. Cremers, T. Brox, et al. Flownet: Learning optical flow with convolutional networks. In ICCV, 2015.