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22/07/2018

Nvidia utilizza il deep-learning per lo slow-motion di video a 480 fps


Alcuni ricercatori Nvidia hanno sviluppato un sistema basato sul deep-learning, capace di convertire normali video registrati a 30/60 fps in slow-motion a 240/480 fps di alta qualità. Il sistema viene presentato al pubblico in occasione del Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), evento che si sta tenendo a Salt Lake City (Utah, USA).

Per realizzare il sistema, Nvidia ha utilizzato GPU Tesla GV100 con il framework di deep learning PyTorch accelerato con cuDNN; il team di ricercatori ha "addestrato" il sistema di deep-learning con oltre 11000 video girati a 240 fps, il tutto per facilitare la predizione degli "etxra-frame" da utilizzare durante la conversione del file video in un super slow-motion.

Ci sono molti momenti memorabili della vita che vorreste registrare in slow-motion perchè sono difficili da vedere ad occhio nudo, la prima volta che cammina un bambino, un cane che prende una palla. Nonostante sia possibile catturare immagini a 240 fps anche con uno smartphone, registrare tutto a frame-rate cosi elevati è impossibile, richiederebbe troppe risorse per un dispositivo mobile, soprattutto a livello di memoria. Il nostro sistema può creare dei fotogrammi intermedi che sono spazialmente e temporalmente coerenti con la scena.


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Source: Hardware

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