Key points are not available for this paper at this time.
تعتمد خوارزميات التداخل لإطارات الفيديو السائدة، التي تولد الإطارات الوسيطة من المدخلات المتتاليات، عادةً على هياكل نماذج معقدة ذات معلمات ثقيلة أو تأخير كبير، مما يعيق استخدامها في تطبيقات الوقت الحقيقي المتنوعة. في هذا العمل، نقوم بتطوير شبكة قائمة على النمط Encoder-Decoder فعالة، تُسمى IFRNet، من أجل توليد الإطارات الوسيطة بسرعة. أقوم أولاً باستخراج ميزات هرمية من المدخلات المقدمة، ثم أعمل على تنقيح مجالات التدفق الوسيط الثنائية جنبًا إلى جنب مع ميزة وسيطة قوية حتى يتم إنتاج الناتج المطلوب. يمكن أن تسهل الميزة الوسيطة المُنقحة تدريجيًا تقدير التدفق الوسيط، بالإضافة إلى تعويض التفاصيل السياقية، مما يعني أن IFRNet لا يحتاج إلى وحدة تركيب أو تنقيح إضافية. لإطلاق إمكاناته بالكامل، نقترح أيضًا فقدان تقطير التدفق البصري الموجه نحو المهام للتركيز على تعلم المعرفة المفيدة من المعلم نحو توليد الإطارات. في الوقت نفسه، يتم فرض مصطلح انتظام تناسق الهندسة الجديد على الميزات الوسيطة المنقحة تدريجياً للحفاظ على تخطيط هيكل أفضل. تظهر التجارب على معايير متنوعة الأداء الممتاز وسرعة الاستدلال العالية للطرق المقترحة. الكود متاح على https://github.com/ltkong218/IFRNet.
درس كونغ وآخرون (الأربعاء) هذا السؤال.