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CVPR使用多平面视差和非均匀坐标进行立体视频的视角插值
提出一种视图时间插值的方法，通过使用卷积解码器和 X-Fields 从输入坐标和 2D RGB 图像之间建立一个映射关系，使用多平面视差技术解决大基线相机中的视差难以隐式插值的问题，并引入非均匀时间坐标处理视频中的非线性和突然动作尖峰，改进
PDFa year ago
基于隐式线索的深度估计自监督联合学习框架
本研究提出了一种利用单目和立体相机视频中的连续帧进行深度估计的自监督联合学习框架，其中使用了隐式深度线索提取器来利用动态和静态线索产生有用的深度建议，并通过引入高维注意力模块来提取清晰的全局变换。实验证明，所提出的框架在 KITTI 和 M
PDF4 years ago
动态场景深度预测的 Web 立体视频监督
利用全数据驱动的方法计算深度，通过对非刚性场景开发一种新数据集，其中包括大量的非刚性对象，特别是人，提出了一种损失函数进行深度预测，评估方法并表明该方法对自然场景具有更好的泛化能力。
PDF5 years ago
从未标注的立体视频中学习独立的物体运动
该论文提出了一个从立体视频中学习独立移动物体动作的系统，该系统使用的唯一人工注释是 2D 物体边界框，并从中引入了对象的概念。与以前的基于学习的工作不同，该工作集中于预测每个图像的密集像素光流场和 / 或深度图，我们提出了从物体实例特定的
PDF5 years ago
AAAI通过观看双目视频联合无监督学习光流和深度
本文研究利用深度神经网络观看视频，通过利用立体视频中的几何规则共同解决深度和光流两个任务。实验证明，我们的结果明显优于其他现有算法。
PDF6 years ago
CVPR同时进行立体视频去模糊和场景流估计
该研究提出一种从立体视频中去除运动模糊的新方法，通过利用场景的分块平面假设和场景流信息来去除图像模糊，可显著改善光流估计和去除运动模糊的效果。
PDF7 years ago