当前位置: 首页 > news >正文

视频修复技术和实时在线处理

什么是视频修复?

视频修复技术的目标是填补视频中的缺失部分,使视频内容连贯合理。这项技术在对象移除、视频修复和视频补全等领域有着广泛的应用。传统方法通常需要处理整个视频,导致处理速度慢,难以满足实时处理的需求。

技术发展与挑战?

早期的视频修复技术依赖于从图像的其他区域采样已知纹理来填补缺失内容,这种方法计算量大,难以实现实时处理。随着深度学习技术的发展,特别是卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)和生成对抗网络(GAN)的应用,视频修复的质量得到了显著提升。最近,Transformer模型在视觉任务中表现出色,但在在线和实时视频修复方面仍存在挑战。

研究目标与核心设计?

研究者们最新提出了一个新的视频修复框架,旨在适应在线和实时的要求,同时尽量减少质量损失。该框架的目标是实现每秒超过20帧的修复速度。框架包括三种方法:在线修复、记忆修复和记忆优化修复。

        在线修复:通过自然修改使修复模型适应在线环境,但帧率仍然不足。

        记忆修复:引入记忆机制,保留连续结果以减少计算量,提高了帧率,但修复质量有所下降。

        记忆优化修复:通过双模型协作,一个模型实时修复当前帧,另一个模型对已修复帧进行精细处理,以提高整体质量。

引用论文:Towards Online Real-Time Memory-based Video Inpainting Transformers

模型细节与创新点?

        注意力机制调整:Transformer的注意力机制被调整为仅包含最后一帧的patch,减少了不必要的预测。

        中间结果保存与重用:保存Transformer的中间结果,并在后续预测中重用,将计算复杂度从O(n^2)降低到O(n)。

        双模型协作:两个模型协同工作,一个负责实时修复,另一个负责精细处理,以兼顾实时性和修复质量。

实验

实验设置:

  1. 模型(Backbones):

    • 实验使用了三种最先进的视频修复Transformer模型作为基础模型,即“背骨”模型,分别是:
      • Decoupled Spatial-Temporal Transformer (DSTT)
      • FuseFormer
      • End-to-End Framework for Flow-Guided Video Inpainting (E2FGVI)
  2. 数据集:

    • YouTube-VOS:包含4519个视频,每个视频大约150帧。
    • DAVIS:包含150个视频,每个视频大约120帧。
    • 由于目的是适配现有模型,实验中没有进行额外训练,而是直接使用了预训练模型的权重。
  3. 评估指标:

    • PSNR(峰值信噪比)
    • SSIM(结构相似性)
    • VFID(视频基于Fréchet Inception Distance)
    • Ewarp(光流 warping 误差)
    • 帧率(FPS)

实验结果:

定量结果:

论文中的表1和表2分别展示了在DAVIS和YouTube-VOS数据集上的视频重建任务的结果。

离线模型(Offline)能够使用视频中更远的信息来修复给定帧,因此性能最好。

在线模型(Online)在质量上表现最好,但帧率较低,因为它需要处理整个窗口的帧。

记忆模型(Memory)通过保存中间结果显著提高了帧率,但牺牲了一定的修复质量。

记忆优化模型(Refined)尝试在保持高帧率的同时提高修复质量,通过两个模型并行工作来实现。

模型比较:

通过不同输入大小的质量/速度图(Figure 4)展示了不同模型在不同输入大小下的性能。

基线在线模型在质量上表现最好,记忆基模型帧率最高,而记忆优化模型在两者之间取得了平衡。

时间分析:

Figure 5展示了YouTube-VOS数据集上每个视频帧的平均PSNR和SSIM值,显示了在线模型和记忆优化模型随着视频进展而提高性能的趋势。

定性结果:

Figure 6展示了使用记忆优化模型在DAVIS数据集上进行对象移除任务的一些视觉结果。

消融实验:

表4提供了对记忆优化模型输入组件重要性的消融研究,确认了所有组件对视频修复的帮助,特别是参考帧的重要性。

总结

实验使用了三种基于Transformer的视频修复模型,并在两个广泛使用的视频修复数据集上进行。结果显示,新框架在保持实时处理速度的同时,减少了质量损失。此外,通过消融实验评估了模型中各个组件的重要性,结果表明双模型协作和记忆机制对提高帧率和质量都有积极作用。

这项工作展示了将现有的修复Transformer模型适配到在线和实时标准的可能性,同时减少了质量损失。尽管存在挑战,但这项研究为未来视频修复技术的发展铺平了道路,有望改变我们制作实时内容的方式。

相关文章:

视频修复技术和实时在线处理

什么是视频修复? 视频修复技术的目标是填补视频中的缺失部分,使视频内容连贯合理。这项技术在对象移除、视频修复和视频补全等领域有着广泛的应用。传统方法通常需要处理整个视频,导致处理速度慢,难以满足实时处理的需求。 技术发…...

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (396)-- 算法导论25.2 1题

一、在图 25-2 所示的带权重的有向图上运行 Floyd-Warshall 算法,给出外层循环的每一次迭代所生成的矩阵 D ( k ) D^{(k)} D(k) 。如果要写代码,请用go语言。 文心一言: 好的,让我们一步步分析在带权重的有向图上运行 Floyd-Wa…...

如何使用本地大模型做数据分析

工具:interpreter --local 样本数据: 1、启动分析工具 2、显示数据文件内容 输入: 显示/Users/wxl/work/example_label.csv 输出:(每次输出的结果可能会不一样) 3、相关性分析 输入: 分析客户类型与成…...

【Nginx从入门到精通】04-安装部署-使用XShell给虚拟机配置静态ip

文章目录 总结1、XShell &#xff1a;方便管理多台机器2、配置ip文件&#xff1a;区分大小写 一、查看上网模式二、Centos 7 设置静态ipStage 1 &#xff1a;登录root账号Stage 2 &#xff1a;设置静态ip : 修改配置文件 <font colororange>ifcfg-ens33Stage 2-1&#xf…...

C# 面向对象的接口

接口&#xff0c;多态性&#xff0c;密封类 C# 接口 遥控器是观众和电视之间的接口。 它是此电子设备的接口。 外交礼仪指导外交领域的所有活动。 道路规则是驾车者&#xff0c;骑自行车者和行人必须遵守的规则。 编程中的接口类似于前面的示例。 接口是&#xff1a; APIsC…...

使用IDEA+Maven实现MapReduced的WordCount

使用IDEAMaven实现MapReduce 准备工作 在桌面创建文件wordfile1.txt I love Spark I love Hadoop在桌面创建文件wordfile2.txt Hadoop is good Spark is fast上传文件到Hadoop # 启动Hadoop cd /usr/local/hadoop ./sbin/start-dfs.sh # 删除HDFS的hadoop对应的input和out…...

go语言示例代码

go语言示例代码&#xff0c; package mainimport "fmt" import "encoding/json"func main() {list : []int{11, 12, 13, 14, 15}for i,x : range list {fmt.Println("i ", i, ",x ", x)}fmt.Println("")for i : range l…...

华为云容器监控平台

首先搜索CCE,点击云容器引擎CCE 有不同的测试&#xff0c;生产&#xff0c;正式环境 工作负载--直接查询服务名看监控 数据库都是走的一个 Redis的查看...

阿里短信发送报错 InvalidTimeStamp.Expired

背景 给客户做的人力资源系统&#xff0c;今天客户用阿里云短信&#xff0c;结果报错&#xff1a; nvalidTimeStamp.Expired Specified time stamp or date value is expired. HTTP Status: 400 RequestID: A 怎么办呢&#xff1f;搜资料&#xff0c; 是客户端时间&#xff…...

Ubuntu问题 -- 设置ubuntu的IP为静态IP (图形化界面设置) 小白友好

目的 为了将ubuntu服务器IP固定, 方便ssh连接人在服务器前使用图形化界面设置 设置 找到自己的网卡名称, 我的是 eno1, 并进入设置界面 查看当前的IP, 网关, 掩码和DNS (注意对应eno1) nmcli dev show掩码可以通过以下命令查看完整的 (注意对应eno1) , 我这里是255.255.255.…...

Sigrity SPEED2000 TDR TDT Simulation模式如何进行时域阻抗仿真分析操作指导-差分信号

Sigrity SPEED2000 TDR TDT Simulation模式如何进行时域阻抗仿真分析操作指导-差分信号 Sigrity SPEED2000 TDR TDT Simulation模式如何进行时域阻抗仿真分析操作指导-单端信号详细介绍了单端信号如何进行TDR仿真分析,下面介绍如何对差分信号进行TDR分析,还是以下图为例进行分…...

Cesium 加载B3DM模型

一、引入Cesium&#xff0c;可以使用该链接下载cesium 链接: https://pan.baidu.com/s/1BRQyaFCkxO2xQQT5RzFUCw?pwdkcv9 提取码: kcv9 在index.html文件中引入cesium <script type"text/javascript" src"/Cesium/Cesium.js"></script> …...

阿里巴巴官方「SpringCloudAlibaba全彩学习手册」限时开源!

最近我在知乎上看过的一个热门回答&#xff1a; 初级 Java 开发面临的最大瓶颈在于&#xff0c;脱离不出自身业务带来的局限。日常工作中大部分时间在增删改查、写写接口、改改 bug&#xff0c;久而久之就会发现&#xff0c;自己的技术水平跟刚工作时相比没什么进步。 所以我们…...

Docker是一个容器化平台注意事项

Docker本身是一个容器化平台&#xff0c;它允许你将应用及其依赖打包到一个可移植的容器中&#xff0c;然后可以在任何安装了Docker的机器上运行这个容器。Docker容器是跨平台的&#xff0c;但有一些限制和注意事项&#xff1a; 跨架构不可行 操作系统兼容性&#xff1a;Docke…...

Redis中的zset用法详解

文章目录 Redis中的zset用法详解一、引言二、zset的基本概念和操作1、zset的添加和删除1.1、添加元素1.2、删除元素 2、zset的查询2.1、获取元素分数2.2、获取元素排名 3、zset的范围查询3.1、按排名查询3.2、按分数查询 三、zset的应用场景1、排行榜1.1、添加玩家得分1.2、获取…...

上位机编程命名规范

1.大小写规范 文件名全部小写是一种广泛使用的命名约定&#xff0c;特别是在跨平台开发和开源项目中。主要原因涉及技术约束、可读性和一致性等方面。以下是原因和优劣势的详细分析&#xff1a; 1. 避免跨平台问题 不同操作系统对文件名的大小写处理方式不同&#xff1a; Li…...

Python 操作mysql - 关系型数据库存储

Python 操作mysql - 关系型数据库存储 文章目录 Python 操作mysql - 关系型数据库存储简单介绍连接数据库创建表插入数据更新数据删除数据查询数据 简单介绍 关系型数据库是一种以“关系”的方式来组织和存储数据的数据库。它使用表&#xff08;也称为“关系”&#xff09;来表…...

React基础知识一

写的东西太多了&#xff0c;照成csdn文档编辑器都开始卡顿了&#xff0c;所以分篇写。 1.安装React 需要安装下面三个包。 react:react核心包 react-dom:渲染需要用到的核心包 babel:将jsx语法转换成React代码的工具。&#xff08;没使用jsx可以不装&#xff09;1.1 在html中…...

游戏行业趋势:“AI、出海、IP”大热下,如何提升竞争力?

游戏&#xff1a;新品供给影响业绩释放节奏&#xff0c;后续游戏新品逐步上线&#xff0c;或驱动板块业绩修复 2024年前三季度A股游戏板块实现营业收入681.8亿元&#xff0c;同比增长5.1%&#xff0c;实现归母净利润73.3亿元&#xff0c;同比下滑30.4%&#xff0c;或主要受 20…...

shell--第一次作业

1.接收用户部署的服务名称 # 脚本入口 read -p "请输入要部署的服务名称&#xff1a;" service_name 2.判断服务是否安装 # 判断服务是否安装 if rpm -q "$service_name" &>/dev/null; then echo "服务 $service_name 已安装。" 已…...

KubeSphere 容器平台高可用:环境搭建与可视化操作指南

Linux_k8s篇 欢迎来到Linux的世界&#xff0c;看笔记好好学多敲多打&#xff0c;每个人都是大神&#xff01; 题目&#xff1a;KubeSphere 容器平台高可用&#xff1a;环境搭建与可视化操作指南 版本号: 1.0,0 作者: 老王要学习 日期: 2025.06.05 适用环境: Ubuntu22 文档说…...

C++初阶-list的底层

目录 1.std::list实现的所有代码 2.list的简单介绍 2.1实现list的类 2.2_list_iterator的实现 2.2.1_list_iterator实现的原因和好处 2.2.2_list_iterator实现 2.3_list_node的实现 2.3.1. 避免递归的模板依赖 2.3.2. 内存布局一致性 2.3.3. 类型安全的替代方案 2.3.…...

逻辑回归:给不确定性划界的分类大师

想象你是一名医生。面对患者的检查报告&#xff08;肿瘤大小、血液指标&#xff09;&#xff0c;你需要做出一个**决定性判断**&#xff1a;恶性还是良性&#xff1f;这种“非黑即白”的抉择&#xff0c;正是**逻辑回归&#xff08;Logistic Regression&#xff09;** 的战场&a…...

Debian系统简介

目录 Debian系统介绍 Debian版本介绍 Debian软件源介绍 软件包管理工具dpkg dpkg核心指令详解 安装软件包 卸载软件包 查询软件包状态 验证软件包完整性 手动处理依赖关系 dpkg vs apt Debian系统介绍 Debian 和 Ubuntu 都是基于 Debian内核 的 Linux 发行版&#xff…...

Mybatis逆向工程,动态创建实体类、条件扩展类、Mapper接口、Mapper.xml映射文件

今天呢&#xff0c;博主的学习进度也是步入了Java Mybatis 框架&#xff0c;目前正在逐步杨帆旗航。 那么接下来就给大家出一期有关 Mybatis 逆向工程的教学&#xff0c;希望能对大家有所帮助&#xff0c;也特别欢迎大家指点不足之处&#xff0c;小生很乐意接受正确的建议&…...

Opencv中的addweighted函数

一.addweighted函数作用 addweighted&#xff08;&#xff09;是OpenCV库中用于图像处理的函数&#xff0c;主要功能是将两个输入图像&#xff08;尺寸和类型相同&#xff09;按照指定的权重进行加权叠加&#xff08;图像融合&#xff09;&#xff0c;并添加一个标量值&#x…...

CentOS下的分布式内存计算Spark环境部署

一、Spark 核心架构与应用场景 1.1 分布式计算引擎的核心优势 Spark 是基于内存的分布式计算框架&#xff0c;相比 MapReduce 具有以下核心优势&#xff1a; 内存计算&#xff1a;数据可常驻内存&#xff0c;迭代计算性能提升 10-100 倍&#xff08;文档段落&#xff1a;3-79…...

Auto-Coder使用GPT-4o完成:在用TabPFN这个模型构建一个预测未来3天涨跌的分类任务

通过akshare库&#xff0c;获取股票数据&#xff0c;并生成TabPFN这个模型 可以识别、处理的格式&#xff0c;写一个完整的预处理示例&#xff0c;并构建一个预测未来 3 天股价涨跌的分类任务 用TabPFN这个模型构建一个预测未来 3 天股价涨跌的分类任务&#xff0c;进行预测并输…...

WordPress插件:AI多语言写作与智能配图、免费AI模型、SEO文章生成

厌倦手动写WordPress文章&#xff1f;AI自动生成&#xff0c;效率提升10倍&#xff01; 支持多语言、自动配图、定时发布&#xff0c;让内容创作更轻松&#xff01; AI内容生成 → 不想每天写文章&#xff1f;AI一键生成高质量内容&#xff01;多语言支持 → 跨境电商必备&am…...

Android15默认授权浮窗权限

我们经常有那种需求&#xff0c;客户需要定制的apk集成在ROM中&#xff0c;并且默认授予其【显示在其他应用的上层】权限&#xff0c;也就是我们常说的浮窗权限&#xff0c;那么我们就可以通过以下方法在wms、ams等系统服务的systemReady()方法中调用即可实现预置应用默认授权浮…...