DeepFlowest

https://arxiv.org/abs/1905.02884 논문을 읽고 정리한 내용 입니다. 0. Abstract 이 논문에서는 새로운 flow-guided video inpainting 접근을 제시한다. RGB 픽셀을 직접 채우는 대신 video inpainting을 pixel propagation 문제로 간주함. 새로 설계된 Deep Flow Completion 네트워크를 사용하여 비디오 프레임 전반에 걸쳐 공간 및 시간적으로 일관된 optical flow field (spatially and temporally coherent optical flow field)를 합성함. 그리고 합성된 flow field를 사용하여 픽셀의 전파(propagation)를 안내하여 비디오에서 누락 된 영역을 채움. 이 방법은 DA..

arxiv.org/abs/1905.01639 논문을 읽고 정리한 내용입니다. 0. Abstract Video inpainting : 비디오에 있는 시공간 상의 구멍(spatio-temporal holes)을 메우는 것을 목표로 하는 것. image inpainting을 비디오 영역으로 확장하는 것은 어려운 일임. 이 논문에서 제안하는 모델 빠른 video inpainting을 위한 새로운 deep network architecture 제안 이미지 기반의 인코더-디코더 모델을 기반으로 구축된 이 프레임워크는 이웃 프레임에서 정보를 수집, 정제하고 아직 알려지지 않은 지역을 합성하기 위해 설계됨. 동시에, 출력은 recurrent feedback과 temporal memory module에 의해 일시적으로 ..