Vi föreslår en ny multi-frame metod för effektiv beräkning scenflöde (dense djup och optiskt flöde) och kamera ego-rörelse för en dynamisk scen som observerats från en rörlig stereokamera rigg. Vår teknik segmenterar också ut flytta objekt från den stela scenen. I vår metod uppskattar vi först skillnaden karta och 6-DOF kamera rörelse med stereo matchning och visuell odometri. Därefter identifierar vi regioner som är oförenliga med den uppskattade kamerans rörelse och beräknar det optiska flödet per pixel endast i dessa regioner. Detta flödesförslag sammansmältes med det rörelsebaserade flödesförslaget med hjälp av fusionsrörelser för att erhålla det slutliga optiska flödet och rörelsesegmenteringen. Detta enhetliga ramverk gynnar alla fyra uppgifter -stereo, optiskt flöde, visuell odometri och rörelsesegmentering vilket leder till generellt högre noggrannhet och effektivitet. Vår metod är för närvarande rankad på tredje plats på KITI 2015 scenflöde riktmärke. Dessutom, vår CPU genomförande körs i 2-3 sekunder per ram som är 1-3 storleksordningar snabbare än de sex bästa metoderna. Vi rapporterar också en grundlig utvärdering av utmanande Sintelsekvenser med snabb kamera och objektrörelse, där vår metod konsekvent överträffar FOS [30], som för närvarande rankas på andra plats på KITI-riktmärket.
Taniai m.fl. REF föreslog att man skulle segmentera bort föremål från den stela scenen med en binär mask.
Fast Multi-frame Stereo Scene Flow with Motion Segmentation
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Honolulu, HI, USA, 2017, pp. 6891-6900', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}