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CVPR2022 | 基于Transformer的视频插帧算法!支持对视频 8倍插帧
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https://www.youtube.com/watch?v=DYkJYB7-NIg bgm:所念皆星河 CVPR2022整理:https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo bgm&文字编辑:AI算法与图像处理,二次转载请注明出处,谢谢 现有的视频插值方法严重依赖于深度卷积神经网络,因此受到其内在局限性的影响,例如与内容无关的内核权重和受限的感受野。 为了解决这些问题,我们提出了一个基于 Transformer 的视频插值框架,该框架允许内容感知聚合权重,并考虑自注意力操作的长期依赖关系。 为了避免全局自注意力的高计算成本,我们将局部注意力的概念引入视频插值并将其扩展到时空域。 此外,我们提出了一种时空分离策略来节省内存使用,这也提高了性能。 此外,我们开发了多尺度帧合成方案,以充分发挥变形金刚的潜力。 大量实验表明,在各种基准数据集上,所提出的模型在数量和质量上都优于最先进的方法。
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