图 4 则向我们展示了 Deep Flow-Guided 方法与 Huang et al 方法进行视频内容消除后的结果对比，可以看出该方法的消除结果更加精准，消除部分的衔接更加自然。更多内容，雷锋网 AI 科技评论将其整理如下：原文链接https://nbei.github.io/video-inpainting.html论文地址https://arxiv.org/abs/1905.02884?context=c...
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图像修补:去除前景目标和固定区域修补 DFC-S 输入:连续帧的光流图和对应的二进制掩码(11 flow maps each for the x- and y-direction flows, and 11 binary masks) 输出:中间帧的流域 首先使用Flownet2.0提取…
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You can just change the **th_warp** param for getting better results in your video. To extract flow for videos: python tools/infer_flownet2.py --frame_dir xxx/video_name/frames To use the Deepfillv1-Pytorch model for image inpainting, ...
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图2 Flow-Guided Frame Inpainting 此方法框架包含两步——第一步是合成缺失的光流场,第二步是以合成光流场为导向,对像素点进行扩充。 在第一步中,DFC-Net 用来对光流场进行由粗略到精细的合成。DFC-Net 由名为 DFC-S 的三个类似的子网络组成;第一个子网以相对粗略的比例估计光流量,并将它们反馈到第二个和...
pytorch implementation for "Deep Flow-Guided Video Inpainting"(CVPR'19) - YN-Soong/Deep-Flow-Guided-Video-Inpainting