ICCVAug, 2019
Mono-SF: 多视角几何结合单视角深度用于动态交通场景单目场景流估计
Mono-SF: Multi-View Geometry Meets Single-View Depth for Monocular Scene Flow Estimation of Dynamic Traffic Scenes
Fabian Brickwedde, Steffen Abraham, Rudolf Mester
TL;DR本文提出了一种称为 Mono-SF 的新型单目 3D 场景流估计方法,将多视角几何和单视深度信息相结合,使用统计方式的卷积神经网络 ProbDepthNet 来整合单视深度估计,并通过回校准技术提高估计深度的准确性。实验证明 Mono-SF 具有优于现有单目基线的性能,对 Mono-SF 方法和 ProbDepthNet 设计的削弱研究成果支持该方法。