Vårt skiktade tillvägagångssätt kan hantera flera rörliga objekt och tillförlitligt uppskatta deras rörelse i ocklusion regioner. Vår viktigaste iakttagelse är att djupet ger informationen om djupbeställning och därmed löser en beräkningsbar flaskhals för tidigare RGB-skiktade metoder (se figur 6 för våra upptäckta ocklusioner och den uppskattade rörelsen genom den senaste semi-rigid scenflödet (SRSF) metod [27]). Allteftersom konsumentdjupsensorer blir allmänt tillgängliga, har uppskattningen av scenflödet från RGBD-sekvenser fått ökad uppmärksamhet. Även om djupinformationen gör det möjligt att återvinna 3D-rörelse från ett enda perspektiv, innebär den nya utmaningar. I synnerhet är djupgränser inte väljusterade med RGB bildkanter och därför inte tillförlitliga signaler för att lokalisera 2D rörelse gränser. Dessutom producerar metoder som utvidgar 2D optisk flödesformulering till 3D fortfarande stora fel i ocklusionsregioner. För att bättre använda djupet för ocklusion resonemang, föreslår vi en skiktad RGBD scenflöde metod som gemensamt löser för scenen segmentering och rörelsen. Vår viktigaste iakttagelse är att det bullriga djupet är tillräckligt för att bestämma djupbeställningen av lager och därmed undvika en beräknings flaskhals för RGB skiktade metoder. Dessutom gör djupet det möjligt för oss att uppskatta en per-lager 3D stel rörelse för att begränsa rörelsen i varje lager. Experimentella resultat på både Middlebury och real-world sekvenser visar effektiviteten i den skiktade metoden för RGBD scenflödesberäkning.
Sol och al. uppskattar scenflöde som en sammansättning av ändliga stela rörliga objekt REF.
Layered RGBD scene flow estimation
{'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']}