BiSTNet:语义图像先导双向时间特征融合,用于基于深度示例的视频色化
IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
|February 28, 2024
概括
本研究介绍了BiSTNet用于基于示例的视频色化,有效地探索示例颜色并使用双向时间融合和语义先验传播它们. 该方法取得了最先进的结果,并赢得了NTIRE 2023挑战.
科学领域:
- 计算机视觉 计算机视觉
- 人工智能的人工智能
- 图像处理 图像处理
背景情况:
- 基于示例的视频色化需要有效的色彩探索和传播.
- 现有的方法经常与色彩出血和不准确的对齐作斗争.
研究的目的:
- 为了介绍BiSTNet,一个新的网络以示例为基础的视频色化.
- 为了提高颜色传播的准确性和减轻使用语义先验的文物.
主要方法:
- 在深度特征空间中建立框架和范例之间的语义对应.
- 采用双向时间特征融合用于色彩传播.
- 使用混合专家块进行对象边界建模和多尺度精细化块进行渐进色化.
主要成果:
- 与基准数据集的最先进方法相比,BiSTNet表现出优越的性能.
- 该方法成功地减少了物体边界周围的色彩出血文物.
- 在NTIRE 2023视频彩色化挑战赛中取得了冠军表现.
结论:
- BiSTNet提供了一种有效的解决方案,用于以示例为基础的视频色化.
- 语义先验和先进的融合技术的整合提高了色彩的质量.
- 拟议的方法在视频彩色化任务中设置了一个新的基准.


