一种基于网格结构深度学习的视频高帧率重制方法
基本信息
| 申请号 | CN201810601639.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN108830812B | 公开（公告）日 | 2021-08-31 |
| 申请公布号 | CN108830812B | 申请公布日 | 2021-08-31 |
| 分类号 | G06T5/00;G06T7/207;G06T17/20;G06N3/04;G06N3/08;H04N7/01 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 刘文哲;李根;童同;高钦泉 | 申请（专利权）人 | 福建帝视科技集团有限公司 |
| 代理机构 | 福州君诚知识产权代理有限公司 | 代理人 | 戴雨君 |
| 地址 | 350000 福建省福州市鼓楼区西洪路528号云座2号楼5楼B区 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开一种基于网格结构深度学习的视频高帧率重制方法，采用网格结构的方式估计到的三维像素流能够在各种运动量的运动场景中得到较为精准的结果。本发明的方法比现有的技术都更加鲁棒。为了进一步提高三维像素流的精度和高帧率重制的效果，本发明提出了一种卷积特征提取层与网格网络结构组合的方式。采用本发明的方法得到的高帧率重制的结果比其他现有技术，在合成帧的细节纹理更加细腻真实。 |
