<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Збільшення кількості кадрів в потоковому відео за інтерполяцією нейронної мережі

dc.contributor.authorПетрук, В. В.uk
dc.contributor.authorКожем'яко, А. В.uk
dc.titleЗбільшення кількості кадрів в потоковому відео за інтерполяцією нейронної мережіuk
dc.date.issued2020
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationПетрук 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.uk
dc.relation.ispartofМатеріали XLIX науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 27-28 квітня 2020 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2020/paper/view/9452
dc.identifier.udc004.89
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/29251
dc.description.abstractA 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 framesen
dc.description.abstractЗапропоновано новий метод штучного збільшення кадрів у потоковому відео, який дозволяє відтворювати уповільнене відеофрагменту без розмитості та різкого переходу між кадрами.uk
dc.subjectпроміжний кадрuk
dc.subjectнейронна мережаuk
dc.subjectінтерполяціяuk
dc.subjectneural networken
dc.subjectinterpolationen
dc.subjectintermediate frameen
dc.typeThesis
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.relation.referencesS. 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, 8en
dc.relation.referencesJ. Barron, D. Fleet, and S. Beauchemin. Performance of optical flow techniques. IJCV, 12(1):43–77, 1994. 2en
dc.relation.referencesT. Brox and J. Malik. Large displacement optical flow: Descriptor matching in variational motion estimation. PAMI, 33(3):500–513, 2011. 2, 8en
dc.relation.referencesD. J. Butler, J. Wulff, G. B. Stanley, and M. J. Black. A naturalistic open source movie for optical flow evaluation. In ECCV, 2012. 2, 6en
dc.relation.referencesA. 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.en
dc.date.accessioned2020-03-30T16:18:09Z
dc.date.available2020-03-30T16:18:09Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
9452.pdf
Розмір:
262,03 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
17 B
Формат:
Plain Text
Опис: