चैनल ध्यान वीडियो फ्रेम अंतरण के लिए आपकी आवश्यकता है

प्रमुख वीडियो फ्रेम अंतरण तकनीकें ऑप्टिकल फ्लो अनुमानों पर भारी निर्भर करती हैं और इसके लिए अतिरिक्त मॉडल जटिलता और संगणकीय लागत की आवश्यकता होती है; यह बड़े गति और भारी बाधा वाले चुनौतीपूर्ण परिदृश्यों में त्रुटि संचरण के प्रति भी संवेदनशील है। इस सीमितता को दूर करने के लिए, हम वीडियो फ्रेम अंतरण के लिए एक सरल लेकिन प्रभावी गहन तंत्रिका नेटवर्क का प्रस्ताव करते हैं, जो अंत-से-अंत प्रशिक्षण योग्य है और गति अनुमानी नेटवर्क घटक से मुक्त है। हमारा एल्गोरिदम एक विशेष फीचर पुनर्रूपण प्रक्रिया का उपयोग करता है, जिसे पिक्सलशफल कहा जाता है, जिसमें एक चैनल ध्यान शामिल है, जो ऑप्टिकल फ्लो गणना मॉड्यूल को प्रतिस्थापित करता है। डिजाइन के पीछे का मुख्य विचार एक फीचर मैप में जानकारी को कई चैनलों में वितरित करना और पिक्सेल-स्तरीय फ्रेम संश्लेषण के लिए चैनलों के ध्यान से गति जानकारी निकालना है। इस सिद्धांत द्वारा दिया गया मॉडल चुनौतीपूर्ण गति और बाधा की उपस्थिति में प्रभावी निकलता है। हम एक व्यापक मूल्यांकन मानक का निर्माण करते हैं और प्रदर्शित करते हैं कि प्रस्तावित दृष्टिकोण मौजूदा मॉडलों की तुलना में उत्कृष्ट प्रदर्शन प्राप्त करता है जिसमें ऑप्टिकल फ्लो गणना के लिए एक घटक है।