Vi föreslår ett inlärningsbaserat tillvägagångssätt för upptäckt av rörelsegränser. Exakt lokalisering av rörelsebundna aries är avgörande för framgången av optisk flödesuppskattning, eftersom rörelsegränser motsvarar diskontinuiteter av det optiska flödesfältet. Det föreslagna tillvägagångssättet gör det möjligt att pre dikt rörelse gränser, med hjälp av en strukturerad slumpmässig skog tränas på mark-truth av MPI-Sintel datasetet. Den slumpmässiga skogen utnyttjar flera tecken på patch nivå, nämligen utseende (RGB färg) och rörelse linjer (optiskt flöde uppskattas av state-of-the-art algoritmer). Experimentella resultat visar att det föreslagna tillvägagångssättet är både robust och beräkningseffektivt. Det överträffar avsevärt toppmoderna rörelse-dif f erence metoder på MPI Sintel och Middlebury dataset. Vi jämför resultaten med flera toppmoderna optiska flöden och studerar effekterna av de dif f erent cues som används i den rann dom skogen. Dessutom introducerar vi ett nytt dataset, YouTube Motion Boundarys dataset (YMB), som omfattar 60 sekvenser tagna från verkliga videor med manligt kommenterade rörelsegränser. På detta dataset överträffar vår ap proach, även om den är utbildad på MPI-Sintel, också med en stor marginal toppmoderna optiska flödesalgoritmer.
Weinzaepfel m.fl. REF använder en strukturerad slumpmässig skog tränad på utseende och rörelse.
Learning to detect Motion Boundaries
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}