: Våra online deblurring resultat (botten) på ett antal utmanande verkliga videoramar (överst) lider av stark objektrörelse. Vårt föreslagna tillvägagångssätt kan bearbeta indatavideon (VGA) i realtid, dvs. 24 fps på ett vanligt grafikkort (NVIDIA GTX 1080). Toppmoderna videodeblurringsmetoder kan ta bort icke-uniform oskärpa orsakad av oönskad kameraskakning och/eller objektrörelse i dynamiska scener. De flesta befintliga metoder är dock baserade på satsbearbetning och behöver därför tillgång till alla registrerade ramar, vilket gör dem beräkningskrävande och tidskrävande och därmed begränsa deras praktiska användning. Däremot föreslår vi en online (sekventiell) videodeblurringsmetod baserad på ett spatio-temporalt återkommande nätverk som möjliggör realtidsprestanda. I synnerhet introducerar vi en ny arkitektur som utvidgar det mottagliga fältet samtidigt som nätverkets totala storlek hålls liten för att möjliggöra snabb exekvering. På så sätt kan vårt nätverk ta bort även stor oskärpa som orsakas av starka kameraskakningar och/eller föremål som rör sig snabbt. Dessutom föreslår vi ett nytt nätverksskikt som upprätthåller tidsmässig överensstämmelse mellan på varandra följande ramar genom dynamisk tidsblandning som jämför och adaptivt (vid testtid) delar funktioner som erhålls vid olika tidpunkter. Vi visar den föreslagna metodens överlägsenhet i en omfattande experimentell utvärdering.
REF utformar ett spatiotemporalt återkommande nätverk som utökar det mottagliga fältet samtidigt som nätverket hålls litet, och använder dynamisk tidsblandning för att upprätthålla tidskonsistens.
Online Video Deblurring via Dynamic Temporal Blending Network
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}