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Video Frame Prediction by Joint Optimization of Direct Frame Synthesis and Optical-Flow Estimation

Computers, Materials & Continua 2023年第5期75卷 2615-2639页

作者： navin ranjan Sovit Bhandari Yeong-Chan Kim Hoon Kim Iot and Big Data Research Center Incheon National UniversityYeonsu-guIncheon22012Korea 2Department of Electronics EngineeringIncheon National UniversityYeonsu-guIncheon22012Korea

Video prediction is the problem of generating future frames by exploiting the spatiotemporal correlation from the past frame *** is one of the crucial issues in computer vision and has many real-world applications,mainly focused on predicting future scenarios to avoid undesirable ***,modeling future image content and object is challenging due to the dynamic evolution and complexity of the scene,such as occlusions,camera movements,delay and *** frame synthesis or optical-flow estimation are common approaches used by ***,researchers mainly focused on video prediction using one of the *** methods have limitations,such as direct frame synthesis,usually face blurry prediction due to complex pixel distributions in the scene,and optical-flow estimation,usually produce artifacts due to large object displacements or obstructions in the *** this paper,we constructed a deep neural network Frame Prediction Network(FPNet-OF)with multiplebranch inputs(optical flow and original frame)to predict the future video frame by adaptively fusing the future object-motion with the future frame *** key idea is to jointly optimize direct RGB frame synthesis and dense optical flow estimation to generate a superior video prediction *** various real-world datasets,we experimentally verify that our proposed framework can produce high-level video frame compared to other state-ofthe-art framework.

关键词： Video frame prediction multi-step prediction optical-flow prediction delay deep learning

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