ICCVNov, 2015

使用光流方向进行移动相机视频的连贯运动分割

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TL;DR本文提出了一种运动分割算法，通过使用光流方向代替完整的光流向量，以及使用概率模型自动估计观测到的独立运动数量，实现了对具有相似世界实际运动的像素进行聚类，从而有效避免了景深不同导致的深度相关分割。该系统在多个基准测试视频中表现出鲁棒性，特别是对包含具有相差很大深度的物体的复杂背景场景的运动分割。
发现论文，激发创造
  • 基于光流和伪深度图的密集单目运动分割：一种零样本方法

    我们提出了一种创新的混合方法，既利用深度学习方法又利用基于光流的传统方法来进行密集运动分割，而无需进行任何训练。

    Jun, 2024

  • 移动单目相机的运动分割

    本研究讨论了利用点轨迹和光流等方法相互融合，在移动的单目摄像头中识别和分割运动物体，实现对复杂场景中不同对象运动的模拟，最终取得了最先进的效果。

    Sep, 2023

  • 一个概率模型：基于因果关系的移动相机视频运动分割

    本研究基于第一原理推导出新的似然函数，使用角度和光流大小的新组合来最大化关于物体真实运动的信息，开发了一种运动分割算法，比当前最先进的方法提高了很大的准确率，并在两个已建立的基准测试和一个新的伪装动物数据集上进行了对比。

    Apr, 2016

  • 大部分为刚体场景下的光流

    文章提出了一种综合了静态和非约束场景下光流方法的算法，可以同时估计运动物体的分割和相机运动的 3D 结构，具有更高的精度。

    May, 2017

  • 基于语义分割和局部层的光流

    利用静态语义场景分割技术提高光流方法中对于不同物体运动的预测准确度，并通过引入局部化分层模型来解决在复杂场景中估算光流的问题，达到了 KITTI-2015 流量基准测试中最低误差和更好的分割效果及流畅度。

    Mar, 2016

  • 快速多帧立体场景流与运动分割

    本研究提出了一种新的多帧场景流计算方法，包括景深和光流以及相机自运动，同时从移动立体相机中观察动态场景，并将移动对象与固定场景分割开来。该技术在立体匹配和视觉里程计中使用独特的策略，融合移动目标的光流信息和相机基于运动流的信息来提高场景深度和相机自运动估计的精度和效率。

    Jul, 2017

  • 低维物体运动多目标发现

    本文提出一种基于像素几何和物体运动模型的运动预测方法，通过将图像分为运动一致的区域并利用深度构建最佳匹配的流场基础来减少从单个图像重建流场的不确定性，并在场景结构和物体运动建模方面取得了最新的结果，同时对预测深度图的评估显示出可靠的单眼深度估计性能。

    Jul, 2023

  • 联合光流和时间一致性语义分割

    本文提出了一种同时估计光流和时间连续的语义分割的方法，将这两个问题领域紧密相连并相互利用，从而使场景理解的重要性和需求与自主系统的积极发展不断增加，并对 KITTI 基准测试中的性能进行了演示。

    Jul, 2016

  • 预测运动的非监督视频和图像分割

    本文提出一种融合基于运动和外观的分割方法，利用预测简单运动模式区域对图像分割网络进行监督，使其具备检测和学习静止物体的能力。通过实验发现该方法不仅在无监督视频分割领域表现出色，而且能够适用于包含新颖物体的静态图像分割领域，同时还能够处理多种运动模型和光流基准的影响。

    May, 2022

  • 从相机运动和视频对象分割学习物体深度

    本论文致力于解决如何从摄像机测量的数据中，使用视频目标分割技术学习估计物体深度的问题，为此我们首先引入了一个多样化的，可扩展的数据集，其次设计了一种新颖的深度学习网络，该网络仅使用分割掩模和不合格的摄像机运动即可估计物体深度，我们的方法可以通过机器人和车载摄像头，在不同领域进行定位目标和避开障碍物的实验。

    Jul, 2020