Optical Flow Guidance for Transformer-Based Video Inpainting: FGT++ Outperforms Existing Networks

Conceitos Básicos

Optical flow guidance enhances video inpainting quality in FGT++.

Resumo

The content discusses the challenges of video inpainting, introduces the Flow-Guided Transformer (FGT) and its limitations, and proposes an enhanced version, FGT++, with improved features like flow completion network and flow-guided feature integration. The article details the architecture of FGT++, including Temporally Deformable MHSA and Dual Perspective MHSA. Experimental results show superior performance compared to existing methods.

Introduction

Video inpainting aims to fill corrupted regions in videos.
Transformers are used for video inpainting due to their spatiotemporal modeling ability.

Flow Completion Network

Local aggregation improves flow completion accuracy.
Edge loss sharpens motion boundaries in completed flows.

Flow-Guided Feature Propagation

FGFP module propagates features based on completed flows.
Deformable convolution refines motion trajectories.

Flow-Guided Transformer Architecture

Temporally deformable MHSA refines attention retrieval.
Dual perspective MHSA combines local and global tokens.

Loss Function

Reconstruction loss, amplitude loss, and adversarial loss are used for training supervision.

Experiments

Evaluation on Youtube-VOS and DAVIS datasets shows FGT++ outperforms existing methods quantitatively.

Results

Qualitative comparisons demonstrate superior visual quality of FGT++ over other baselines under various mask settings.

Estatísticas

Transformers have been integrated into various computer vision tasks [29], [30], [31].
Optical flows play a crucial role in guiding attention retrieval in video inpainting [25].

Citações

"The completed optical flows serve as a strong indicator for spatiotemporal coherence."
"FGT++ demonstrates superior performance qualitatively and quantitatively."

Principais Insights Extraídos De

Exploiting Optical Flow Guidance for Transformer-Based Video Inpainting

by Kaidong Zhan... às arxiv.org 03-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2301.10048.pdf

Perguntas Mais Profundas

How can the concept of optical flow guidance be applied to other computer vision tasks

光流ガイダンスの概念は、他のコンピュータビジョンタスクにどのように適用できるでしょうか？
光流ガイダンスは、画像処理やビデオ処理などのさまざまなコンピュータビジョンタスクに適用することができます。例えば、物体追跡や動き検出などでは、光流情報を使用して物体間の移動パターンを把握し、その情報を元に対象物体を追跡したり分類したりすることが可能です。また、映像品質向上やエフェクト付与などでも光流情報を活用して滑らかな映像変化やリアルな動きを実現することができます。

What potential limitations or drawbacks could arise from relying heavily on optical flow guidance

光流ガイダンスへの重点的依存から生じる潜在的制限や欠点は何ですか？
光流ガイダンスに重点を置くことで生じる潜在的制限や欠点はいくつか考えられます。第一に、完全性の問題があります。不正確または不完全な光流情報が提供された場合、それに基づいて行われる処理も同様に誤った結果を導く可能性があります。また、計算量の増加も考えられます。高度な精度と詳細さを求める場合、膨大な計算リソースが必要とされる場合もあります。

How might advancements in frequency domain analysis impact future developments in video inpainting techniques

周波数領域解析技術の進歩が将来的にビデオインペインティング技術へどのように影響する可能性があるでしょうか？
周波数領域解析技術（Fourier spectrum analysis）は画像およびビデオ処理分野で新たな展開を見せています。この技術は信号処理や特徴抽出方法向上だけでは無く、「空間」以外「時間」次元でも有益です。「周波数ドメイン」という視点からデータセット内部関係性・特徴量等多角的視座取得能力強化します。
これら革新的手法採用時、「低レベル」から「高レベル」まで幅広い範囲カバー効果及ぼす事期待されています。「Fourier spectrum loss」と呼ばれる指標導入時未来型ビデオ補填手法発展推進役割担っています。