occlusion detection | BriefGPT

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植物表型多模态三维图像配准
通过整合时间飞行相机的深度信息，我们提出了一种新颖的多模式三维图像配准方法，可以准确对齐不同摄影模式之间的像素，从而降低视差效应的影响并减少配准误差。同时，我们引入了一种自动机制来识别并区分不同类型的遮挡物，为植物表型研究提供了一个强大可靠
PDF3 days ago
基于时空特征的遮挡像素重建端到端框架用于改进行人再识别
本研究提出了一种有效的 RGB 图像 / 视频的遮挡检测和重建框架，采用卷积神经网络进行遮挡检测，Conv-LSTM 和自编码器用于重建遮挡帧和使用条件生成对抗网络微调和修复重建的 RGB 帧，通过与其他先进技术比较分析，我们的方法在各种数
PDFa year ago
适用于异常检测和特征学习的近邻敏感误差
介绍了 Proximally Sensitive Error (PSE)，这是一种将区域置于误差测量中的技术，其可以突出图像之间的语义差异，用于异常 / 遮挡检测，同时探讨了其作为一种损失函数对学习表示的有益性。
PDF2 years ago
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。
PDF3 years ago
STaRFlow：一种轻量级多帧光流估计的时空循环单元
我们提出了一种新的基于 CNN 的算法来对多帧光流进行估计。算法引入了一个名为 STaR 的细胞，通过对空间尺度和时间进行双重递归，包括了一种基于传递学习特征而非光流估计的时间递归和一个与光流估计耦合的遮挡检测过程，这使用了极少的额外参数。
PDF4 years ago
CVPR深度感知视频帧插值
该研究提出了一种通过探索深度信息来明确检测遮挡的视频帧插值方法，其中利用深度感知流投影层来合成中间流动图像，并且通过分类学习来收集周边像素的上下文信息，实现了输入帧、深度图和像素之间的变换以实现帧合成。
PDF5 years ago
Siamese 实例搜索跟踪
本文提出了一种新型的跟踪器，使用了一个独有的方法，并使用了 Siamese 深度神经网络进行泛化训练，在不需要目标数据的情况下学习匹配函数，这种匹配函数在大部分情况下能够实现 state-of-the-art 的追踪性能。
PDF8 years ago
ICCV基于非负正则化多重局部编码的视觉跟踪
本文提出一种基于近似局部线性编码的物体跟踪方法，通过替代传统的非负约束，使用 L2 正则化项获得相似的非负效果，在理论分析及定位字典的方法上做了较为详细的解释，并在其基础上提出了一种简单高效的遮挡检测方法，实验结果表明该跟踪算法在多个数据集
PDF9 years ago