I detta dokument behandlas den utmanande uppgiften med långsiktig videointerpolering. Till skillnad från de flesta befintliga metoder som bara genererar få mellanliggande ramar mellan befintliga angränsande, försöker vi spekulera eller föreställa sig förfarandet för en episod och ytterligare generera flera ramar mellan två icke-konsekutiva ramar i videor. I denna uppsats presenterar vi en ny djup arkitektur som kallas bidirective prediktive network (BiPN) som förutsäger mellanliggande ramar från två motsatta riktningar. Den dubbelriktade arkitekturen gör det möjligt för modellen att lära sig scenomvandling med tiden samt generera längre videosekvenser. Dessutom gör vi försök att utöka vår modell för att förutsäga flera möjliga procedurer genom att ta prover på olika ljudvektorer. En ledförlust som består av ledtrådar i bild- och funktionsutrymmen och kontradiktorisk förlust är utformad för att träna vår modell. Vi demonstrerar fördelarna med BiPN på två riktmärken Moving 2D Shapes och UCF101 och rapporterar konkurrensresultat till nya metoder.
Chen och Al. I REF föreslås ett djupgående konvolutionsnätverk för att skapa mellanliggande ramar mellan två icke-konsekventa ramar.
Long-term video interpolation with bidirectional predictive network
{'venue': '2017 IEEE Visual Communications and Image Processing (VCIP)', 'journal': '2017 IEEE Visual Communications and Image Processing (VCIP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}