Abstrakt. Vi tar itu med problemet med att uppskatta optiskt flöde från en monokulär kamera i samband med autonom körning. Vi bygger vidare på observationen att scenen vanligtvis består av en statisk bakgrund, samt ett relativt litet antal trafikdeltagare som rör sig stelt i 3D. Vi föreslår att trafikdeltagarna skattas med hjälp av instans-nivå-segmentering. För varje trafikdeltagare använder vi de epipolära begränsningar som styr varje oberoende rörelse för snabbare och mer exakt uppskattning. Vårt andra bidrag är ett nytt konvolutionsnät som lär sig att utföra flödesmatchning, och kan uppskatta osäkerheten i sina matchningar. Detta är ett kärnelement i vår flödesberäkningsledning. Vi demonstrerar effektiviteten i vårt tillvägagångssätt i det utmanande KITTI 2015 flödesriktmärket, och visar att vårt tillvägagångssätt överträffar publicerade tillvägagångssätt med stor marginal.
Bai och Al. REF uppskattar trafikdeltagarna med hjälp av segmentering på instansnivå.
Exploiting Semantic Information and Deep Matching for Optical Flow
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}