Nov, 2020

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

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TL;DR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。
motion estimationcomputer visionscene flowneural networkmulti-frame
发现论文，激发创造
  • OcclusionFusion: 针对遮挡感知的实时动态 3D 重建运动估计

    本文提出了一种名为 OcclusionFusion 的新方法，使用一种基于 LSTM 图神经网络的遮挡感知 3D 运动来指导实时重建，实验证明该方法的性能比现有的基于单视角的方法要好得多。

    Mar, 2022

  • 利用时间动态建模在多帧动态环境中进行无监督光流学习

    本文提出了一种基于时空动态模型的无监督光流估计方法，使用视图合成的自我监督学习来提供可靠的运动先验信息，利用邻帧的运动先验来改善光流估计中遮挡区域的监督，采用自我监督知识蒸馏来让模型理解物体在连续动态环境中的运动模式，实验证明该方法在无监督光流估计中取得了最先进的性能并具有记忆开销优势。

    Apr, 2023

  • 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

  • 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

  • 关注和对比学习的联合深度和运动场估计

    通过一种自监督学习框架，提出一种基于动态关注模块的两阶段投影管道，以明确解耦相机自我运动和物体运动，并提出了一种基于对比采样一致性的物体运动场估计方法，该方法在自监督单目深度估计、物体运动分割、单目场景流估计和视觉里程表任务上均优于现有的最先进算法。

    Oct, 2021

  • 自监督多帧单眼场景流

    本文通过自监督学习介绍了一种基于多帧单目场景流网络的方法，该方法在保持实时效率的同时显著提高了准确性，并通过在 KITTI 数据集上进行测试达到了自我监督学习中的最新水平。

    May, 2021

  • 自监督单目场景流估计

    本文提出的单目场景流（Scene Flow）估计方法基于一个卷积神经网络（CNN），通过充分考虑光流代价体积，成功估算出深度和三维运动。我们采用了自监督学习方法，利用三维损失函数和遮挡推理来提高估计精度。实验结果表明，该方法在单目场景流估计领域取得了最佳性能，同时在光流和单目深度估计子任务上也获得了很好的结果。

    Apr, 2020

  • 基于遮挡引导的自监督三维点云场景流量估计

    本文提出了一种新的自监督训练方法和架构，实现了三维场景流估计，优于传统的结构，包括多层融合技术在内的智能方法。研究结果在 Flyingthings3D 和 KITTI 数据集上均获得了监督和自监督训练的最新成果。

    Apr, 2021

  • 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

  • 基于遮挡引导的 3D 点云场景流估计

    本文介绍了一种新的 3D 场景流估计架构 OGSF-Net，它能够更准确地预测空间流，并在 Flyingthings3D 和 KITTI 等关键数据集中达到最先进的结果，是首个在点云上估计 3D 场景流的架构。

    Nov, 2020