ABSTRACT Detta dokument presenterar ett semantiskt styrt interpolationsschema (SemFlow) för att hantera rörelsegränser och ocklusioner i stort förskjutningsoptiskt flöde. Grundidén är att segmentera bilder till superpixlar och uppskatta deras homographies för interpolation. För att säkerställa att varje superpixel kan approximeras som ett plan, införs en semantisk-vägledd förfiningsmetod. Dessutom lägger vi fram en homography estimation modell viktad av avståndet mellan varje superpixel och dess K -nearest grannar. Vårt nyligen föreslagna avståndsmått kombinerar texturen och semantisk information för att hitta riktiga grannar. Vår homografi modell presterar bättre än den ursprungliga afffin modellen, eftersom den överensstämmer med den verkliga världen projektion relationen. Experimenten på KITI-data visar att SemFlow överträffar andra toppmoderna metoder, särskilt när det gäller att lösa problemet med storskaliga rörelser och ocklusioner.
Wang m.fl. REF presenterar ett semantiskt styrt interpoleringssystem (SemFlow) för hantering av rörelsegränser och ocklusioner i stort förskjutningsoptiskt flöde.
SemFlow: Semantic-Driven Interpolation for Large Displacement Optical Flow
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}