De flesta metoder för videoram interpolering kräver exakta täta korrespondenser för att syntetisera en mellanram. Därför presterar de inte bra i utmanande scenarier med t.ex. ljusförändringar eller oskärpa rörelse. Den senaste tidens djupt lärande metoder som förlitar sig på kärnor för att representera rörelse kan bara lindra dessa problem i viss utsträckning. I dessa fall har metoder som använder en per-pixel fasbaserad rörelserepresentation visat sig fungera bra. De är dock endast tillämpliga för en begränsad mängd rörelse. Vi föreslår ett nytt tillvägagångssätt, PhaseNet, som är utformat för att på ett robust sätt hantera utmanande scenarier och samtidigt hantera större rörelse. Vårt tillvägagångssätt består av en neural nätverk dekoder som direkt uppskattar fas sönderdelningen av den mellanliggande ramen. Vi visar att detta är överlägset de handgjorda heuristiker som tidigare använts i fasbaserade metoder och även jämfört med nyligen gjorda djupt lärande baserade metoder för videoraminterpolering på utmanande datauppsättningar.
För att hantera utmanande scenarier och stora rörelser, Meyer et al. Utöka den fasbaserade metoden genom djupinlärning i REF.
PhaseNet for Video Frame Interpolation
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}