딥러닝 기반 비디오 프레임 보간 기술 연구 동향

Q: 이 논문에서 정의한 비디오 프레임 보간(VFI)이란 무엇인가?

연속된 두 프레임 사이에 새로운 중간 프레임을 생성함으로써 비디오의 전체적인 프레임률을 높이거나 슬로우 모션 영상을 제작하는 기술을 의미한다. 이는 딥러닝 기반의 커널 방식과 플로우 방식으로 구분되어 동영상 품질을 향상시키는 데 활용된다.

Q: 딥러닝 기반 비디오 프레임 보간의 주요 접근 방식과 각각의 특징은 무엇인가?

연구 결과, 지역 컨볼루션을 통해 픽셀을 합성하는 커널 기반 방식과 프레임 간 객체의 움직임을 추정하는 플로우 기반 방식으로 구분된다. 전자는 메모리 효율과 커널 형태 변형이 핵심이며, 후자는 문맥 정보와 깊이 정보를 활용해 보간 정확도를 높이는 특징이 있다.

허진강; 윤기환; 김성제; 정진우

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자료유형: 학술저널

저자정보: 허진강 (한국전자기술연구원) 윤기환 (서울시립대학교) 김성제 (한국전자기술연구원) 정진우 (한국전자기술연구원)

저널정보: 한국방송·미디어공학회 방송과 미디어 방송과 미디어 제27권 제2호

발행연도: 2022.4

수록면: 51 - 61 (11page)

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비디오 프레임 보간 기술은 연속되어 있는 두 개의 프레임 사이의 중간 프레임을 생성하는 기술로 비디오의 프레임율을 늘리거나 슬로우 모션 영상을 생성 시 사용된다. 최근 딥러닝 기술의 발전에 따라 다양한 알고리즘의 비디오 프레임 보간 기술이 연구되고 있다. 본 고에서는 이러한 기알고리즘들을 커널 기반 방식과 플로우 기반 방식으로 분류하고, 각 범주에 속하는 대표적인 알고리즘들의 특징 및 한계점에 대해 살펴본다.

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