Застосування нейронних мереж для інтерполяції відео
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
У роботі розглянуто сучасні підходи до інтерполяції відеокадрів із використанням нейронних мереж. Проаналізовано основні методи підвищення частоти кадрів, принципи роботи глибоких моделей та їх переваги над класичними алгоритмами. Описано архітектурні особливості згорткових нейронних мереж і моделей, заснованих на оцінці оптичного потоку. Розглянуто практичні сфери застосування, обмеження та перспективи розвитку технології..
The paper examines modern approaches to video frame interpolation using neural networks. The main methods of frame rate enhancement, principles of deep models operation, and their advantages over classical algorithms are analyzed. Architectural features of convolutional neural networks and optical flow-based models are described.
The paper examines modern approaches to video frame interpolation using neural networks. The main methods of frame rate enhancement, principles of deep models operation, and their advantages over classical algorithms are analyzed. Architectural features of convolutional neural networks and optical flow-based models are described.
Опис
Ключові слова
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Качур Д. А. Застосування нейронних мереж для інтерполяції відео // Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2026/paper/view/27990.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (3)
- Niklaus S., Mai L., Liu F. Video Frame Interpolation via Adaptive Convolution // CVPR. – 2017.
- Jiang H., Sun D., Jampani V., et al. Super SloMo: High Quality Estimation of Multiple Intermediate Frames // CVPR. – 2018.
- Bao W., Lai W., Ma C., et al. Depth-Aware Video Frame Interpolation // CVPR. – 2019.