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用于视频图像帧间运动补偿的深度卷积神经网络
被引量：
3
1
作者
龙古灿
张小虎
于起峰
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第5期143-148,共6页
为探索深度学习理论在视频图像帧间运动补偿问题中的应用,提出一种用于视频图像帧间运动补偿的深度卷积神经网络。该网络由卷积模块和反卷积模块构成,可以处理不同分辨率输入图像并具备保持较完整图像细节的能力。利用具有时序一致性的...
为探索深度学习理论在视频图像帧间运动补偿问题中的应用,提出一种用于视频图像帧间运动补偿的深度卷积神经网络。该网络由卷积模块和反卷积模块构成,可以处理不同分辨率输入图像并具备保持较完整图像细节的能力。利用具有时序一致性的视频图像序列构造训练样本,采用随机梯度下降法对设计的深度卷积神经网络进行训练。视觉效果和数值评估实验表明,训练得到的网络较传统方法能更有效地进行视频图像帧间运动补偿。
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关键词
深度学习
卷积神经网络
时序一致性
运动补偿帧插值
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职称材料
题名
用于视频图像帧间运动补偿的深度卷积神经网络
被引量：
3
1
作者
龙古灿
张小虎
于起峰
机构
国防科技大学
航天科学与工程学院
国防科技大学湖南省图像测量与视觉导航重点实验室
出处
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第5期143-148,共6页
基金
国家重点基础研究发展计划资助项目(2013CB733100)
文摘
为探索深度学习理论在视频图像帧间运动补偿问题中的应用,提出一种用于视频图像帧间运动补偿的深度卷积神经网络。该网络由卷积模块和反卷积模块构成,可以处理不同分辨率输入图像并具备保持较完整图像细节的能力。利用具有时序一致性的视频图像序列构造训练样本,采用随机梯度下降法对设计的深度卷积神经网络进行训练。视觉效果和数值评估实验表明,训练得到的网络较传统方法能更有效地进行视频图像帧间运动补偿。
关键词
深度学习
卷积神经网络
时序一致性
运动补偿帧插值
Keywords
deep learning
convolutional neural network
temporal coherence
motion compensated frame interpolation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
用于视频图像帧间运动补偿的深度卷积神经网络
龙古灿
张小虎
于起峰
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
3
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