Poprawa jakości algorytmów do odszumiania wideo za pomocą inicjalizacji modelu wagami wytrenowanymi dla innych zadań
Identyfikator grantu: PT01146
Kierownik projektu: Piotr Kopa Ostrowski
Politechnika Gdańska
Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki
Gdańsk
Data otwarcia: 2024-03-21
Planowana data zakończenia grantu: 2025-11-21
Streszczenie projektu
Projekt związany jest z zaprojektowaniem, implementacją oraz testami metod umożliwiających poprawę działania algorytmów służących do odszumiania wideo.
Planowane metody związane są z treningiem sieci neuronowych wymagających dużych zasobów w postaci kart graficznych zarówno do treningu modeli jak i testów.
Dla algorytmów odszumiania zbadany zostanie wpływ inicjalizacji modelu wagami wytrenowanymi na innym zadaniu – predykcji pośredniej/następnej klatki wideo.
Planowane metody związane są z treningiem sieci neuronowych wymagających dużych zasobów w postaci kart graficznych zarówno do treningu modeli jak i testów.
Dla algorytmów odszumiania zbadany zostanie wpływ inicjalizacji modelu wagami wytrenowanymi na innym zadaniu – predykcji pośredniej/następnej klatki wideo.
Publikacje
- Piotr Kopa Ostrowski, Anna Jezierska, Tomasz Stefanski, Daniel Węsierski, Lifting Deep Image Denoisers to Video with Frame Interpolation Pre-training, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology -, (2025) 14