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DeepKalPose: 深度学习增强的卡尔曼滤波器用于时态一致单目车辆位姿估计
DeepKalPose 是一种通过使用基于深度学习的卡尔曼滤波器来增强视频中的单目车辆姿态估计的时间一致性的新方法，它通过整合双向卡尔曼滤波策略、可学习的运动模型以及表示复杂运动模式的方式，显著提高了在各种条件下车辆姿态的准确性和鲁棒性，特
PDF2 months ago
TC4D：轨迹条件的文本到 4D 生成
通过轨迹条件下的文本到 4D 生成，我们提出了一种将运动分解为全局和局部组件的方法，该方法通过文本到视频模型的监督来学习全局轨迹参数化的边界框的刚性变换以及适应于全局轨迹的局部变形，并在合成场景的任意轨迹上产生动画场景，从而提高了合成场景的
PDF3 months ago
DragAPart: 学习用于关节物体的部分级动作先验
DragAPart 是一种基于图像和一组拖动操作输入的方法，可以生成一个物体在新状态下的新图像，与拖动操作相匹配。与以前侧重于重新定位物体的工作不同，DragAPart 预测部分级别的互动，例如打开和关闭抽屉。通过将预训练的图像生成器用新的
PDF3 months ago
学习无监督人脸动画的运动细化
本研究提出了一种新的无监督人脸动画方法，其能够同时学习粗糙和细致的面部运动，通过利用局部仿射运动模型以学习全局粗糙面部运动，并设计了一种新的运动细化模块以补偿粗糙运动模型，用于建模局部区域的细致面部运动。通过源图像和驱动图像之间的密集相关性
PDF8 months ago
ROAM：使用神经姿态描述符的鲁棒且对象感知的运动生成
通过训练一个包含单个参考物体的运动模型，利用对仅物体数据集进行训练的隐式特征表示，我们展示了在 3D 虚拟角色运动和互动质量上，在未见过的物体场景中得到了显著的改进和鲁棒性。
PDF10 months ago
CVPR简单信号引导下的强多目标跟踪器
本文探讨了多目标跟踪中的 tracking-by-detection 模式，结合运动模型与数据驱动技术，使标准的 re-identification 网络在外观跟踪方面取得了极佳的结果，并在四个公共数据集上实现了最先进的表现。
PDF2 years ago
SimpleTrack: 3D 多目标跟踪的理解和反思
本文总结了目前三维多目标跟踪方法并提出了 SimpleTrack 算法，指出了现有方法的缺陷并为其提出改进方案；在 Waymo Open Dataset 和 nuScenes 数据集上得到了新的最佳结果。本文还分析了现有数据集对算法真实能力
PDF3 years ago
ICCV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
PDF3 years ago
小规模视频识别的运动增强自训练
本文介绍了一种称为 MotionFit 的自训练方法，采用 3D 卷积神经网络、运动模型和假标签来提高视频下游任务的效果。该方法在小规模视频数据集中表现优异，远超其他知识迁移算法、半监督学习和仅使用视频的自我监督学习。
PDF3 years ago
异步多视图 SLAM
提出了一种针对异步传感器观测的广义多相机 SLAM 系统，通过集成连续时间运动模型，在跟踪、局部建图和环路闭合期间关联异步多帧信息。验证结果表明多相机系统使用和异步传感器建模对于实现鲁棒且准确的多相机 SLAM 系统至关重要，在挑战性的户外
PDF3 years ago
多目标跟踪的概率轨迹评分和修复
该研究提出了一种基于自回归运动模型的多目标跟踪算法，能够处理长期的遮挡问题，通过训练模型去学习自然轨迹的分布，与传统方法相比，在多个 MOT 基准数据集上表现更好。
PDF4 years ago
ECCV一次性完成：具有高级运动建模的时间自适应多帧插值
本研究提出一种真正的多帧插值器，它利用时间域的金字塔式网络一次性完成多帧插值任务，并使用放松的损失函数流估计过程和先进的基于三次样条的运动模型以提高插值精度，结果表明在 Adobe240 数据集上，所提出的方法生成视觉上令人满意的、时间上一
PDF4 years ago
ProFlow: 光流预测学习
本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的无监督在线学习方法，用于为每帧单独估计运动模型，通过前后向的运动关系实现运动信息的推导，并能够解决非刚性运动估计的主要限制，与没有运动预测的基线相比，在 KITTI 2012、KITTI 2015
PDF6 years ago
PTB-TIR: 热红外行人追踪基准测试
本研究描述了一个基于红外热成像技术的行人追踪算法，并为该算法构建了一个基准数据集，以便公正、有效地评估该算法的性能。通过对该算法的三个功能组件 —— 特征提取器、运动模型和观测模型 —— 的比较实验，详细分析了该算法的优缺点，并为未来的研究
PDF6 years ago
理解和诊断视觉跟踪系统
通过将跟踪器分为五个组成部分，研究了每个组件对跟踪器性能的影响，并发现特征提取器的性能对跟踪器的影响最大，而观测模型并不能带来显著的改进。此外，集成后处理器可以在成分跟踪器具有高多样性时显著提高结果。
PDF9 years ago