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符号化露光を利用することで低フレで撮影しつつ高フレの動画を再構成する圧縮センシングの各種手法を統一して扱えるNNフレームワークの提案。従来使用されていた全結合層を削除。結論として画素毎の露光制御をした方が圧縮性能が高いことがフェアな評価で確かめられた。
また、画素毎に露光制御しつつ1回の露光で2つの圧縮値を取得できるCoded-2-Bucket(C2B)形式では静止領域の性能が高いが、動きのある領域では性能の差はほぼない。
https://openaccess.thecvf.com/content/WACV2021/html/Shedligeri_A_Unified_Framework_for_Compressive_Video_Recovery_From_Coded_Exposure_WACV_2021_paper.html
論文概要
符号化露光を利用することで低フレで撮影しつつ高フレの動画を再構成する圧縮センシングの各種手法を統一して扱えるNNフレームワークの提案。従来使用されていた全結合層を削除。結論として画素毎の露光制御をした方が圧縮性能が高いことがフェアな評価で確かめられた。
また、画素毎に露光制御しつつ1回の露光で2つの圧縮値を取得できるCoded-2-Bucket(C2B)形式では静止領域の性能が高いが、動きのある領域では性能の差はほぼない。