文件名称：FGVC:[ECCV 2020]流边缘指导视频完成
文件大小：71KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-05 14:25:17
Python
[ECCV 2020]流边缘指导视频完成 [] [] [ ] 我们提出了一种新的基于流的视频完成算法。 先前的流程完成方法通常无法保持运动边界的清晰度。 我们的方法首先提取并完成运动边缘，然后使用它们来引导具有锋利边缘的分段平滑流完成。 现有方法在相邻帧之间的本地流连接之间传播颜色。 但是，由于运动边界形成了难以穿透的障碍，因此无法以这种方式到达视频中所有丢失的区域。 我们的方法通过将非本地流连接引入到时间上遥远的帧来减轻此问题，从而可以在运动边界上传播视频内容。 我们在DAVIS数据集上验证了我们的方法。 视觉和定量结果均表明，我们的方法可与最新算法相媲美。 [ECCV 2020]流边缘指导视频完成 ， ， 和 在2020年欧洲计算机视觉会议（ECCV）中 先决条件 Linux（在CentOS Linux版本7.4.1708上测试） 水蟒 Python 3.8（在3.8.5上测
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FGVC-master
----models()
--------DeepFill_Models()
--------__init__.py(38B)
----RAFT()
--------extractor.py(9KB)
--------demo.py(2KB)
--------datasets.py(9KB)
--------__init__.py(54B)
--------update.py(5KB)
--------corr.py(4KB)
--------raft.py(5KB)
--------utils()
----download_data_weights.sh(172B)
----LICENSE(1KB)
----tool()
--------video_completion.py(26KB)
--------spatial_inpaint.py(547B)
--------frame_inpaint.py(4KB)
--------get_flowNN_gradient.py(25KB)
--------get_flowNN.py(23KB)
----requirements.txt(78B)
----edgeconnect()
--------loss.py(8KB)
--------models.py(11KB)
--------utils.py(8KB)
--------metrics.py(1KB)
--------dataset.py(12KB)
--------networks.py(9KB)
--------edge_connect.py(28KB)
--------__init__.py(7B)
--------config.py(3KB)
--------region_fill.py(5KB)
----.gitignore(33B)
----README.md(3KB)
----utils()
--------common_utils.py(23KB)
--------Poisson_blend.py(7KB)
--------__init__.py(0B)
--------Poisson_blend_img.py(9KB)
--------region_fill.py(5KB)