我的SOTA 消息通知光流估计(Optical Flow Estimation) 光流估计用于估计图像序列中的每个像素的运动,在计算机视觉中有许多应用,例如图像分割,对象分类,视觉测距和驾驶员辅助。 前往旧版百科查看相关任务 视频稳定 任务数量 1 模型收录中 可用模型 选择基准,对比模型表现 模型名模型规模最佳表现情况技术方法发布时间适配资源...
IJCV 2024 | Splatting+Optical Flow=SOTA!国防科大最新提出多帧光流框架SplatFlow 1. 导读多帧设定有望潜在地缓解光流估计(OEF)中挑战性的遮挡问题。遗憾的是,多帧OFE(MOFE)尚未得到充分的研究。本工作提出全新的MOFE方法SplatFlow,其引入了可导Splatting变换对前一帧… 3DCV 基于多帧的深度估计论文调研 该文章...
1、标题和作者 这是2018年Thomas Brox发表的一篇论文,这篇文章介绍了optical flow光流任务的训练数据,分别有真实数据与合成数据。 在low-level算法中,真实数据的gt都是十分难以获取的,而合成数据在模型训练中,也可以取得不错的泛化效果。因此,本文深刻地剖析究竟是什么使得合成数据可以很好地训练optical flow模型。 2...
The method combines multi-scale guided optical flow estimation to address the issue of inter-frame motion and a resampling deformable convolution module to address the issue of spatial distortion. Specifically, features are first extracted from low-quality video frames using a convolutional layer, ...
optical flow dataset generation as-rigid-as-possible 1. Introduction Optical flow estimation has gained significant progress with the emergence of convolutional neural networks (CNN). The first end-to-end architecture, FlowNet, is proposed by Dosovitskiy et al. (2015) and extended to FlowNet2 by...
main_flow.py unimatch release Nov 4, 2022 main_stereo.py support saving disparity prediction as .pfm file Nov 19, 2022 pip_install.sh fix typo Nov 28, 2022 README License Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation Haofei Xu·Jing Zhang·Jianfei Cai·Hamid Rezatofighi·Fisher Yu·Dacheng Tao...
It enjoys the spatial consistency and runs at a comparable speed to optical flow techniques. News 📣 [November 19th, 2024] We now support CoTracker3! Thanks@yindaheng98for the contribution. [March 1st, 2024] We now support TAPIR and BootsTAPIR: new SOTA on DAVIS!
LiteFlowNet: A Lightweight Convolutional Neural Network for Optical Flow Estimation Abstract flownet效果好,但是需要160M的参数。创新点:1.使得前向传播预测光流更为效率通过在每一个金字塔层添加一个串联网络。2.添加一个novel flow regularization layer来改善异常值和模糊边界的情况,这个层是通过使用feature-...
最先进的(SOTA)flow/stereo 网络利用这种 volumetric 表示作为 internal layers。然而,这些层需要大量的内存和计算量,因此在实际应用中非常麻烦。因此,SOTA 网络还采用了各种启发式方法来限制 volumetric processing,从而导致了有限的准确性和过高的处理能力。 相反,我们引入了几个简单的修改,极大地简化了 volumetric ...
论文翻译Reliable Supervision from Transformations for Unsupervised Optical Flow Estimation 浮想联翩 1 人赞同了该文章 摘要 无监督光流学习通过利用视图合成的监督信息,已成为一种有前景的替代监督方法。然而,在挑战性场景中,无监督学习的目标可能不可靠。在这项工作中,我们提出了一个框架,通过使用来自变换的更可靠...