ICCVAug, 2017

MirrorFlow: 利用对称性进行光流和遮挡估计

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TL;DR本文提出了一种对称的光流方法，通过充分利用光流和遮挡的对称性来解决光流和遮挡之间的鸡生蛋问题，结果显示我们的模型在标准基准测试中具有显着的性能优势，尤其是对于具有挑战性的 KITTI 数据集，我们报告了至今最准确的两帧光流结果。
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发现论文，激发创造
  • 透明或反射场景下双层图像的稳健光流估计

    本文提出了一种在两个帧图像中估算光流的方法，解决了透明或反射图像层次结构的亮度恒定约束问题，并成功地在合成数据和真实图像上进行了实验验证。

    May, 2016

  • 使用通用网络进行视差、光流或场景流估计中的遮挡、运动和深度边界

    本文提出了一种基于学习的方法，可以联合估计离散或光流下的遮挡区域，通过估计遮挡和运动边界的线性提升结果，同时提供了基于 KITTI 基准测试的最新网络和良好的通用性能。而通过利用估计的遮挡，我们还展示了运动分割和场景流估计的改进结果。

    Aug, 2018

  • 持续遮挡和光流估计

    该论文提出了 ContinualFlow 算法来解决光流估计中遮挡估计和处理以及超过两帧图像序列的估计问题，提高了 KITTI 和 Sintel 的性能。该方法利用前一帧图像的光流信息来估计遮挡，并在无对应区域中作为经验先验，能够不断进行优化。

    Nov, 2018

  • 动态物体的联合自监督深度和光流估计

    本研究提出了一种基于深度学习的深度估计方法，通过将光流信息与深度估计相结合，在预测不同运动情况下的深度时减小像素包裹误差和光学向量，利用自我监督深度估计方法对不同运动区域进行独立估计并组合为完整的深度，能够比 KITTI Depth 数据集上的现有深度估计器表现更好，同时在 KITTI Flow 2015 数据集上也达到了竞争性的光流性能。

    Sep, 2023

  • ProbFlow: 光流与不确定性联合估计

    本文提出了一种同时预测光流和其基础不确定性的方法，该方法集成了变分推断方案，通过边缘熵获得每个像素处的不确定性量度，得到的不确定性量度明显优于现有的后处理方法。

    Aug, 2017

  • 使用超级核函数学习光流

    本文提出了基于 CNN 的 Super Kernel Flow Network (SKFlow) 算法估计局部模糊区域中的光流，通过超级核心理论解决匹配信息缺失的问题，在 Sintel 基准测试中表现优秀。

    May, 2022

  • 学习使用全局运动聚合来估计隐藏的运动

    该论文提出了基于图像自相似性建模的全局运动聚合模块和基于 Transformer 的方法来解决光流算法中的遮挡问题，实现了在遮挡区域中光流估计的显著提高，并在 Sintel 数据集上取得了最新的 state-of-the-art 结果。

    Apr, 2021

  • 一种深度时空融合框架，用于场景流的可学习运动模型和遮挡

    该论文提出了一种基于数据驱动的多帧场景流估计方法，通过神经网络以及双向场景流估计和遮挡掩模生成实现了对运动估计中遮挡问题的有效解决，提供了一种快速有效的计算机视觉方法。

    Nov, 2020

  • 多帧光流估计的融合方法

    本文提出了一种简单而有效的多帧光流估计的融合方法，该方法利用了长期的时间线索，首先将前几帧的光流投影到当前帧，然后将这些光流之间携带的互补信息融合为一个新的光流场，并在 MPI Sintel 和 KITTI 2015 基准测试中排名第一。

    Oct, 2018

  • 自我监督学习的跨像素光流相似度

    采用动态光流来监督静态图像的表示，通过学习嵌入像素以达到其光流向量之间的相似性，我们设计了一种无需手工标注的学习卷积神经图像表示的新方法，这个新方法优于以往的运用动态光流学习卷积神经网络的方法，并在语义分割等领域首屈一指。

    Jul, 2018