LAVIB：大规模视频插值基准
计算机视觉与模式识别
2024-10-22 v2
摘要
本文引入 LArge-scale Video Interpolation Benchmark（LAVIB），用于低层视频任务的视频帧插值（VFI）。LAVIB 包含来自网络的大量高分辨率视频，采用自动化管道生成，人工验证要求最低。对每个视频计算运动幅度、亮度条件、帧锐度和对比度等指标。当前低层视频任务数据集在收集视频及基于这些指标创建定性挑战方面尚未得到充分探索。总的来说，LAVIB 包含 28.3 万个剪辑，来自 1.7 万个超高清视频，覆盖 77.6 小时。基准训练、验证和测试集保持相似的视频指标分布。还创建了用于离群分布（OOD）挑战的额外划分，训练和测试划分包括属性异异的视频。
引用
@article{arxiv.2406.09754,
title = {LAVIB: A Large-scale Video Interpolation Benchmark},
author = {Alexandros Stergiou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.09754},
year = {2024}
}
备注
Accepted at NeurIPS 2024 Datasets and Benchmarks Track, project page: https://alexandrosstergiou.github.io/datasets/LAVIB/