Med tanke på två på varandra följande ramar från ett par stereokameror, 3D scenflöde metoder samtidigt uppskatta 3D geometri och rörelse av den observerade scenen. Många befintliga metoder använder superpixlar för legalisering, men kan förutsäga inkonsekventa former och rörelser inuti styvt rörliga objekt. Vi antar istället att scener består av förgrundsobjekt som rör sig stelt framför en statisk bakgrund, och använder semantiska signaler för att producera pixel-korrekta scenflödesberäkningar. Vårt kaskaderade klassificeringsramverk modellerar noggrant 3D-scener genom att iterativt förfina semantiska segmenteringsmasker, stereokorrespondenser, 3D stela rörelseberäkningar och optiska flödesfält. Vi utvärderar vår metod på den utmanande KITTI autonoma körriktmärke, och visar att redovisning för rörelse av segmenterade fordon leder till state-of-the-art prestanda.
I REF ) föreslogs ett kaskadiserat klassificeringsramverk som noggrant modellerar 3D-scener genom iterativ raffinering av semantiska segmenteringsmasker, stereokorrespondenser, 3D-uppskattningar av styv rörelse och optiska flödesfält.
Cascaded Scene Flow Prediction Using Semantic Segmentation
{'venue': '2017 International Conference on 3D Vision (3DV)', 'journal': '2017 International Conference on 3D Vision (3DV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}