• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 中文期刊>液晶与显示 >基于残差卷积注意力网络的视频修复

基于残差卷积注意力网络的视频修复

     
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

视频修复旨在填补视频中的缺失区域,由于很难精确保持修复内容的时空一致性,故视频修复仍具有挑战性。针对现有视频修复中存在的修复结果语义信息不连续,出现视频模糊和时间伪影,以及网络设计越来越复杂,网络整体速度变慢的问题,本文提出了一种基于残差网络的卷积注意力网络(RCAN)用以视频修复。通过将自注意力机制和全局注意力机制引入进残差网络,增强网络对所有输入帧的时空特征的学习能力,并采用时空对抗损失函数进行优化,提高视频修复的质量。同时网络还能够高度自由地定义层数和参数量,提高网络的实际应用能力。实验结果表明,该网络在DAVIS和YouTube-VOS数据集上取得了PSNR为30.68 dB,SSIM为0.961,FID为0.113的平均修复结果,基本符合实际场景对模型的修复质量要求,为视频修复提供了一种新思路。

著录项

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号