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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明属于视频处理技术领域，公开了一种结合时空特征优化的多尺度视频插帧方法，首先通过多尺度特征编码完成不同感受野的运动特征提取，接着利用注意力机制增强输入特征之间的时空依赖性，然后在解码阶段加入时间特征实现任意时刻的中间帧运动估计。采用迭代解码端的方式合成不同时刻的中间帧。最后，将生成的所有结果通过时空优化模块共同优化，进一步捕获多个中间帧之间时空上的关联，保证多倍视频插帧结果的整体一致和连贯性。本发明方法利用重建损失、中间特征损失和感知损失联合优化，有效地解决视频插帧中大尺度运动场景预测不准确的问题，得到更逼真的中间帧。
主权项：1.一种结合时空特征优化的多尺度视频插帧方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：数据预处理；步骤2：构建粗帧生成网络；包括多尺度特征提取模块，注意力模块，中间帧生成模块；步骤3：构建连续帧细化模块；连续帧细化模块位于多帧优化部分，联合多帧信息通过残差补偿得到高质量且连贯的多个中间帧；步骤4：构建总损失函数Ltotal＝λrLr+λmLm+λprecLprec，其中，λr、λm和λprec作为的重建损失、中间特征损失和感知损失的权重参数；步骤5：训练粗帧生成网络和多帧细化网络。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 结合时空特征优化的多尺度视频插帧方法
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