Computer Vision2 [2019_CVPR_SelFlow] SelFlow: Self-Supervised Learning of Optical Flow 논문 요약 본 논문은 optical flow estimation을 위한 self-supervised 학습 방법을 소개한다. 저자들은 먼저 non-occluded pixels에 대해 학습하여 믿을 수 있는 flow를 만든다. 이를 가이드로 사용하여 occlusions이 있는 상황에서도 flow를 잘 예측할 수 있도록 학습한다. 이와 더불어 여러 프레임의 시간적 정보를 활용해 더 정확한 flow를 예측할 수 있는 CNN을 디자인하였다. 1. Paper Bibliography 논문 제목 - SelFlow: Self-Supervised Learning of Optical Flow 저자 - Liu, Pengpeng, et al. 출판 정보 / 학술대회 발표 정보 - CVPR 2019 2. Problems & .. 2023. 6. 2. [TDAN] Tdan: Temporally-deformable alignment network for video super-resolution 논문 요약 이전의 VSR methods는 보통 reference frame과 supporting frame사이의 optical flow를 구한 후 이를 사용해 supporting frame을 warp하여 temporal alignment를 한다. 하지만 부정확한 flow와 iamge-level warping은 warped supporting frames에서 부적절한 artifacts를 유발한다. 이를 해결하기 위한 temporal-deformable alignment network (TDAN)은 optical flow를 사용하지 않고 reference frame과 supporting frame을 feature level에서 적응형으로 align한다. 이는 refrence frame과 supporting .. 2022. 9. 14. 이전 1 다음
