Deep learning for background scene reconstruction
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 913832
- Danışmanlar: DR. FRANCOİS PİTİE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Belirtilmemiş.
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Trinity College Dublin
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 63
Özet
Video inpainting which aims to fill the missing holes of a video with plausible content is also called video completion and is a challenging task due to the difficulties coming from the spatial and temporal coherence of the synthesized content. This work proposes a novel inpainting approach implementing flow-guided algorithm. Video inpainting has been considered in the study as a pixel propagation method instead of filling in the RGB pixels of each single frame directly. As an initial step, spatially and temporally coherent optical flow field across video frames has been synthesized with the help of U-Net architecture with ResNet encoder. Afterwards, the synthesized optical flow has guided the propagation of pixels in order to fill up the missing regions in the video. Since propagating motion fields to fill up all the missing regions properly cannot be fully achieved, a deep network based image inpainting algorithm has been applied. The method chosen has been evaluated on DAVIS dataset, qualitatively and quantitatively, achieving the state-of-the-art performance as regards inpainting quality and speed. Flow completion method of this work has resulted in 0.01484 for L1 loss, 36.3349 for PSNR and 0.9681 for SSIM. To put it simply, deep learning and employing optical flow play critical roles in achieving a satisfying and realistic fill up of the missing holes in video sequences in this work. What's more, ResNet encoder with U-Net architecture and GAN inpainting algorithms have been the key factors to realize video inpainting
Özet (Çeviri)
Özet çevirisi mevcut değil.
Benzer Tezler
- Deep learning for background scene reconstruction
Arka plan görüntülerinin yeniden yapılandırması için derin öğrenme
ŞEYMA KARAGÖZOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDiğerMühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. FRANCOİS PİTİE
- Scene-preserving person appearance transfer
Sahneyi koruyan kişi görünüm aktarımı
FAHRİYE ÖZGE ÜNEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ RAMAZAN GÖKBERK CİNBİŞ
- A statistical framework for degraded underwater video generation
Bozulmuş sualtı video üretimi için istatistiksel bir yapı
SERKAN ŞATAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
- Automatic airplane detection using deep learning techniques and very high-resolution satellite images
Derin öğrenme teknikleri ve çok yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri kullanılarak otomatik uçak tespiti
BAKARY TRAORE
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
İletişim Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. ELİF SERTEL
- Lifelong learning for auditory scene analysis
İşitsel sahne analizi için hayat boyu öğrenme
BARIŞ BAYRAM
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE