Abstrakt. Ocklusioner spelar en viktig roll för skillnader och optisk flödesuppskattning, eftersom matchningskostnader inte är tillgängliga i tillskurna områden och ocklusioner anger djup- eller rörelsegränser. Dessutom är ocklusioner relevanta för rörelsesegmentering och scenflödesberäkning. I detta dokument presenterar vi en effektiv inlärningsbaserad metod för att uppskatta ocklusionsområden tillsammans med skillnader eller optiskt flöde. De uppskattade ocklusionerna och rörelsegränserna förbättras tydligt jämfört med den senaste tekniken. Dessutom presenterar vi nätverk med toppmodern prestanda på det populära KITI-riktmärket och god allmän prestanda. Med hjälp av de uppskattade ocklusionerna visar vi också förbättrade resultat på rörelsesegmentering och scenflödesberäkning.
I REF föreslogs ett övervakat nätverk för gemensam uppskattning av optiskt flöde och ocklusion samt djup- och rörelsegränser.
Occlusions, Motion and Depth Boundaries with a Generic Network for Disparity, Optical Flow or Scene Flow Estimation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}