motion boundaries | BriefGPT

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在混乱世界中观察物体：基于视频中的运动的计算物体特征
通过计算方法，我们展示了利用运动线索和时空注意力来推断客观性而不需要对象模型的能力，并展示了如何在混乱的场景中稳健地感知个别被关注的对象，甚至在模糊和相机抖动的情况下。我们展示了数据多样性和扩增的作用，以最小化偏差并便于应用于真实视频，并描
PDF5 months ago
稠密光学跟踪：连接数据点
本文介绍了 DOT，一种新颖、简单且高效的方法，用于解决点追踪中存在的遮挡问题，并且通过最近邻插值计算粗糙的初始估计密集流场和可见性掩码，然后利用可学习的光流估计器对其进行精细化处理。实验证明 DOT 相较于当前的光流技术更加准确，在速度方
PDF7 months ago
ASFlow: 自适应金字塔采样无监督光流学习
本文提出了一种无监督的光流估计方法，通过引入自适应金字塔采样，提出了一个内容感知池化模块和一个自适应光流上采样模块，能够有效地避免交叉边界插值和交叉区域池化，从而实现了最佳的光流估计性能。
PDF3 years ago
ECCV流边引导的视频补全
本文介绍了一种新的基于流的视频补全算法，采用提取与补全运动边缘，引入非局部流连接到时间上远离的帧中，来解决运动边界障碍问题，通过在 DAVIS 数据集上的实验证明其优于现有算法。
PDF4 years ago
SceneFlowFields：稀疏场景流对应关系的密集插值
该研究论文报道了一种利用稀疏点匹配进行场景流估计的方法，通过边缘信息实现保持几何和运动边界的稠密插值，并进行变分能量最小化迭代优化，最终在 KITTI 基准数据集上得到了优秀的表现，可用于汽车场景下的静态与动态部分的分割。
PDF7 years ago