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一个基于PVT(Pyramid Vision Transformer)的视频插帧程序（pytorch）

7月前 作者：聊言青 分类：Toy博客 阅读(68) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了一个基于PVT(Pyramid Vision Transformer)的视频插帧程序（pytorch）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

项目地址（欢迎大家来star一下！）：GitHub - liaoyanqing666/PVT_v2_video_frame_interpolation: 使用PVT_v2作为编码器的视频插帧程序，A program using PVT_v2 as the encoder of video frame interpolation, VFI, pytorch

        众所周知，视频是由一系列连续帧组成的，而将两个连续帧中间插入中间帧就完成了视频的插帧。项目模型的本质内容是使用相邻两帧图片，生成中间帧图片。项目包含一个程序test.py可以调用训练好的模型进行视频插帧。

        如果你是初学者，本项目下载之后即可直接运行（修改一些小地方如文件地址等），无需了解相关架构，仅需简单python/pytorch基础，阅读文件说明，如果有问题可以通过邮箱联系。

        本代码实现了通过前后两帧预测中间帧的任务，使用Encoder-Decoder架构。

        本项目需要gpu，训练时间较久。

模型介绍

        具体PVT的内容请参考相关博客，本博客不作介绍。

        在Encoder部分，我使用了pvt_v2，即pyramid vision transformer。相比pvt_v1，pvt_v2主要在块编码时使用了overlapping编码，可以考虑到每个块之间的相关关系。不过根据pvt_v2原论文的实验部分的结论，它在attention部分相对于pvt_v1部分的改进几乎没有影响，而且通过阅读源码，我发现使用的是大小为7的平均池化，在不同大小的输入下泛化能力可能不佳，因此我使用了pvt_v1中原始的attention模块。

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图 Encoder结构

        在Decoder部分，我们使用了反卷积和卷积相结合的解码方式。一共四次反卷积，每次包含一个反卷积操作和两个卷积操作。类似于Unet，本模型也考虑到了残差的影响，因此在解码时，每次反卷积后会和相同大小的Encoder结果在通道上进行叠加(拼接)，能迫使模型更关注变化的部分，也避免模型过于模糊。

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图 Decoder结构

        整体我使用的是一个类U-net架构，相当于将Encoder中的卷积部分改成了PVT。

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图 整体架构

注意事项（快速上手）

  1. 在train.py中提供了多套可选的参数(B0, B1, B5)，数字越大模型越大。这些参数来自于PVT的论文，也可以去使用B2, B3以及自己调参等等。建议使用B0参数（基本就够用了）
  2. 在dataset中提供了是否预加载的选项，如果预加载就可以将所有图片都加载到内存中（需要足够大的内存），这样训练会很快；不预加载就可以直接开始训练，很节省内存，不过训练过程中很大一部分时间花在了读写上。
  3. output.avi和output_without_vfi.avi分别是插帧后和插针前的效果对比，可以下载查看一下（这个视频是随手拍的）
  4. 我有一个训练了的（未完全收敛，但可以用了）B0模型参数，可以邮件联系索取。

引用

[1]. Wang W, Xie E, Li X, et al. Pyramid vision transformer: A versatile backbone for dense prediction without convolutions[C]//Proceedings of the IEEE/CVF international conference on computer vision. 2021: 568-578.

[2]. Wang W, Xie E, Li X, et al. Pvt v2: Improved baselines with pyramid vision transformer[J]. Computational Visual Media, 2022, 8(3): 415-424.文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-845085.html

到了这里，关于一个基于PVT(Pyramid Vision Transformer)的视频插帧程序（pytorch）的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

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