基于物体运动预测的未来视频合成
计算机视觉与模式识别
2020-04-16 v2
摘要
我们提出一种方法，给定过去连续视频帧序列来预测未来视频帧。我们的方法不直接合成图像，而是通过解耦背景场景与运动物体来理解复杂场景动态。未来场景组分的外观通过背景的非刚性形变与运动物体的仿射变换来预测。预期外观被组合以创建合理的未来视频。借助此过程，与其他方法相比，我们的方法表现出明显更少的撕裂或失真伪影。在 Cityscapes 与 KITTI 数据集上的实验结果表明，我们的模型在视觉质量与精度上优于当前最优（SOTA）。
引用
@article{arxiv.2004.00542,
title = {Future Video Synthesis with Object Motion Prediction},
author = {Yue Wu and Rongrong Gao and Jaesik Park and Qifeng Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.00542},
year = {2020}
}
备注
CVPR 2020