Video Style(비디오 스타일)란 무엇입니까?
Video Style 비디오 스타일 - Advantages of the video stylet include the creation of greater working distance between intubator and patient, less airway stimulation, and less pharyngeal space needed for endotracheal tube advancement. [1] While the course contents were not turned on their heads, throughout the semester we adopted a video style that has been popularized by the live coding community. [2] We report a case series of three patients who underwent awake tracheal intubation with the ProVu™ video stylet (Flexicare Medical Ltd, Mountain Ash, UK). [3] MethodsOne hundred fifty patients were randomly assigned to one of three groups: the CVS as a video stylet (CVS-V) group, the CVS as a lightwand (CVS-L) group and DL group. [4] However, because applying this maneuver inevitably restricts neck flexion and head extension, indirect intubating devices such as a videolaryngoscope or a video stylet could be required for successful tracheal intubation. [5]비디오 탐침의 장점은 삽관기와 환자 사이의 작업 거리를 늘리고, 기도 자극을 줄이고, 기관 내 튜브 전진에 필요한 인두 공간을 줄이는 것입니다. [1] 코스 내용은 머리에 떠오르지 않았지만 학기 내내 라이브 코딩 커뮤니티에서 대중화된 동영상 스타일을 채택했습니다. [2] 우리는 ProVu™ 비디오 탐침(Flexicare Medical Ltd, Mountain Ash, UK)으로 깨어 있는 기관 삽관을 받은 3명의 환자의 사례 시리즈를 보고합니다. [3] 방법150명의 환자를 비디오 스타일렛(CVS-V) 그룹으로서의 CVS, 가벼운 지팡이로서의 CVS(CVS-L) 그룹 및 DL 그룹의 세 그룹 중 하나에 무작위로 할당했습니다. [4] 그러나 이 방법을 적용하면 목의 굴곡과 머리의 신전이 불가피하게 제한되기 때문에 성공적인 기관 삽관을 위해서는 비디오 후두경이나 비디오 탐침과 같은 간접 삽관 장치가 필요할 수 있습니다. [5]
Fast Video Style
Recent researches have made remarkable achievements in fast video style transfer based on western paintings. [1] As examples, we show that it can be modified to perform tasks such as fast photorealistic style transfer, or fast video style transfer with short term consistency, with no retraining. [2]최근 연구들은 서양화를 기반으로 한 빠른 비디오 스타일 전환에서 괄목할 만한 성과를 거두었습니다. [1] 예를 들어, 재교육 없이 빠른 포토리얼리스틱 스타일 전송 또는 단기 일관성으로 빠른 비디오 스타일 전송과 같은 작업을 수행하도록 수정할 수 있음을 보여줍니다. [2]
video style transfer 비디오 스타일 전송
As per the authors’ knowledge, this is the only research article that looks at image and video style transfer, particularly mobile devices with high potential usage. [1] Despite recent advantages in image processing, video style transfer is still a challenging problem. [2] Recent researches have made remarkable achievements in fast video style transfer based on western paintings. [3] In this work, we present a self-supervised space-time convolutional neural network (CNN) based method for online video style transfer, named as VTNet, which is end-to-end trained from nearly unlimited unlabeled video data to produce temporally coherent stylized videos in real-time. [4] We demonstrate HyperCon on video style transfer and inpainting, where it performs favorably compared to prior state-of-the-art methods without training on a single stylized or incomplete video. [5] Video style transfer, as a natural extension of image style transfer, has recently gained much interests. [6] Whereas in terms of running speed, it was relatively time-consuming, thus it cannot apply to video style transfer. [7] As examples, we show that it can be modified to perform tasks such as fast photorealistic style transfer, or fast video style transfer with short term consistency, with no retraining. [8] It also produces stable video style transfer results due to the preservation of the content affinity. [9] Recently, many research endeavors have demonstrated that feed‐forward Convolutional Neural Networks (CNNs) are capable of using a reference image to stylize a whole video sequence while removing the shower‐door effect in video style transfer applications. [10] The ninth paper is “Video style transfer by consistent adaptive patch sampling” by Oriel Frigo from INRIA Rennes, France, Neus Sabater, Pierre Hellier from Technicolor R&I, France, and Julie Delon from University Paris Descartes, France. [11]저자의 지식에 따르면 이것은 이미지 및 비디오 스타일 전송, 특히 잠재적인 사용 가능성이 높은 모바일 장치를 살펴보는 유일한 연구 기사입니다. [1] 최근 이미지 처리의 장점에도 불구하고 비디오 스타일 전송은 여전히 어려운 문제입니다. [2] 최근 연구들은 서양화를 기반으로 한 빠른 비디오 스타일 전환에서 괄목할 만한 성과를 거두었습니다. [3] 이 작업에서 우리는 VTNet으로 명명된 온라인 비디오 스타일 전송을 위한 자체 감독된 시공간 컨볼루션 신경망(CNN) 기반 방법을 제시합니다. 실시간으로 동영상. [4] 우리는 비디오 스타일 전송 및 인페인팅에 대해 HyperCon을 시연합니다. 여기에서 양식화되거나 불완전한 단일 비디오에 대한 교육 없이 이전의 최첨단 방법과 비교하여 유리한 성능을 보입니다. [5] 영상 스타일 전송은 이미지 스타일 전송의 자연스러운 확장으로 최근 많은 관심을 받고 있습니다. [6] 반면 실행 속도 측면에서는 상대적으로 시간이 많이 소요되어 동영상 스타일 전송에는 적용할 수 없습니다. [7] 예를 들어, 재교육 없이 빠른 포토리얼리스틱 스타일 전송 또는 단기 일관성으로 빠른 비디오 스타일 전송과 같은 작업을 수행하도록 수정할 수 있음을 보여줍니다. [8] 또한 콘텐츠 친화도를 유지하여 안정적인 동영상 스타일 전송 결과를 제공합니다. [9] 최근에 많은 연구 노력에서 피드포워드 CNN(Convolutional Neural Networks)이 참조 이미지를 사용하여 비디오 스타일 전송 응용 프로그램에서 샤워 도어 효과를 제거하면서 전체 비디오 시퀀스를 스타일화할 수 있음을 보여주었습니다. [10] 아홉 번째 논문은 프랑스 INRIA Rennes의 Oriel Frigo, Technicolor R&I의 Pierre Hellier, 프랑스 University Paris Descartes의 Julie Delon이 작성한 "일관된 적응 패치 샘플링을 통한 비디오 스타일 전송"입니다. [11]