Det senaste arbetet har visat att optisk flödesuppskattning kan formuleras som en övervakad inlärningsuppgift och framgångsrikt kan lösas med konvolutionella nätverk. Utbildning av den så kallade FlowNet möjliggörs av en stor syntetiskt genererade dataset. I detta dokument utvidgas begreppet optisk flödesuppskattning via konvolutionsnät till att omfatta skillnader och scenflödesuppskattning. I detta syfte föreslår vi tre syntetiska stereo videodataset med tillräcklig realism, variation och storlek för att framgångsrikt träna stora nätverk. Våra dataset är de första storskaliga dataseten som möjliggör utbildning och utvärdering av scenflödesmetoder. Förutom datauppsättningarna presenterar vi ett konvolutionsnätverk för bedömning av skillnader i realtid som ger de senaste resultaten. Genom att kombinera ett nätverk för mätning av flöden och skillnader och utbilda det gemensamt, visar vi den första scenflödesberäkningen med ett konvolutionsnätverk.
Med DispNet arkitektur REF ) tillämpades på skillnaden uppskattning uppgift och presenterade en syntetisk stereo dataset, Scene Flow, som var en stor dataset för att träna konvolutionella nätverk för skillnader, optiskt flöde, och scenflöde uppskattning.
A Large Dataset to Train Convolutional Networks for Disparity, Optical Flow, and Scene Flow Estimation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}