Подробное описание документа

Али С.
   Улучшение интерполяции кадров видео с помощью адаптивных ядер / Али С. ; науч. рук. Спасенов А. Ю. // Комплексная автоматизация проектирования и производства (КАПП(М)-2025) : сборник статей 3-ей молодёжной конференции (с международным участием), Москва, 16 мая 2025 года / ред. Карпенко А. П. ; МГТУ им. Н. Э. Баумана. - М., 2025. - С. 409-415.

Просмотреть документ Скачать файл

Полнотекстовый документ

Интерполяция кадров видео (VFI) генерирует промежуточные кадры между последовательными кадрами видео, обычно для замедленного воспроизведения или сжатия. Традиционные методы, такие как оптический поток или свертки с фиксированным ядром, плохо справляются с окклюзией и большими движениями. Современные решения используют глубокое обучение, сочетая оценку потока и адаптивные ядра. STMFNet — это двухступенчатая модель для уточнения потока и синтеза адаптивных ядер. Изучено влияние аппаратных ограничений и размера данных на качество интерполяции. Адаптивные ядра повысили PSNR/SSIM на 2,28 дБ/0,037 для динамических текстур (VFITex), но оригинальная модель лучше работает с большими наборами данных и мощными GPU. Это подчеркивает зависимость VFI от разнообразия данных и вычислительной мощности. Ключевые слова: VFI, оптический поток, основанные на ядре, гибридные методы интерполяции, ST-MFNet, PSNR, SSIM