图 3 展示了使用 Deep Flow-Guided 进行视频内容消除的过程。对于每个输入序列（奇数行），图片上显示了带有缺失区域覆盖掩膜的代表帧；在偶数行中则显示了最终的消除结果。图 4 与其他方法的结果对比 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...
图3 展示了使用 Deep Flow-Guided 进行视频内容消除的过程。对于每个输入序列(奇数行),图片上显示了带有缺失区域覆盖掩膜的代表帧;在偶数行中则显示了最终的消除结果。 图4 与其他方法的结果对比 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...
图3 展示了使用 Deep Flow-Guided 进行视频内容消除的过程。对于每个输入序列(奇数行),图片上显示了带有缺失区域覆盖掩膜的代表帧;在偶数行中则显示了最终的消除结果。 图4 与其他方法的结果对比 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...
图3 展示了使用 Deep Flow-Guided 进行视频内容消除的过程。对于每个输入序列(奇数行),图片上显示了带有缺失区域覆盖掩膜的代表帧;在偶数行中则显示了最终的消除结果。 图4 与其他方法的结果对比 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...
图3 展示了使用 Deep Flow-Guided 进行视频内容消除的过程。对于每个输入序列(奇数行),图片上显示了带有缺失区域覆盖掩膜的代表帧;在偶数行中则显示了最终的消除结果。 图4 与其他方法的结果对比 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...
图3 展示了使用 Deep Flow-Guided 进行视频内容消除的过程。对于每个输入序列(奇数行),图片上显示了带有缺失区域覆盖掩膜的代表帧;在偶数行中则显示了最终的消除结果。 图4 与其他方法的结果对比 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...
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…
pytorch implementation for "Deep Flow-Guided Video Inpainting"(CVPR'19) - YN-Soong/Deep-Flow-Guided-Video-Inpainting
Deep Flow-Guided Video Inpainting CVPR 2019 Paper|Project Page|YouTube|BibeTex Install & Requirements The code has been tested on pytorch=0.4.0 and python3.6. Please refer torequirements.txtfor detailed information. Alternatively, you can run it with the providedDocker image. ...