論文の概要: OccInpFlow: Occlusion-Inpainting Optical Flow Estimation by Unsupervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.16637v1
• Date: Tue, 30 Jun 2020 10:01:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-15 05:47:06.956719
• Title: OccInpFlow: Occlusion-Inpainting Optical Flow Estimation by Unsupervised Learning
• Title（参考訳）: OccInpFlow: 教師なし学習による光学的フロー推定
• Authors: Kunming Luo, Chuan Wang, Nianjin Ye, Shuaicheng Liu, Jue Wang
• Abstract要約: 閉塞は、教師なしの光学フロー学習において必然的で重要な問題である。 OccInpFlowはOccclusion領域をフル活用するためのOccclusion-inpaintingフレームワークである。 本研究では,Flying Chairs,KITTI,MPI-Sintelなどの主要なフローベンチマークデータセットについて実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.802404790103665
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Occlusion is an inevitable and critical problem in unsupervised optical flow learning. Existing methods either treat occlusions equally as non-occluded regions or simply remove them to avoid incorrectness. However, the occlusion regions can provide effective information for optical flow learning. In this paper, we present OccInpFlow, an occlusion-inpainting framework to make full use of occlusion regions. Specifically, a new appearance-flow network is proposed to inpaint occluded flows based on the image content. Moreover, a boundary warp is proposed to deal with occlusions caused by displacement beyond image border. We conduct experiments on multiple leading flow benchmark data sets such as Flying Chairs, KITTI and MPI-Sintel, which demonstrate that the performance is significantly improved by our proposed occlusion handling framework.
• Abstract（参考訳）: 閉塞は教師なし光フロー学習において必然的かつ批判的な問題である。 既存の方法は、閉塞を非閉塞領域として平等に扱うか、あるいは単に除去して不正を避けるかのいずれかである。 しかし,オクルージョン領域はオプティカルフロー学習に有効な情報を提供することができる。 本稿では,咬合領域を最大限に活用するためのオクシプフロー(occinpflow)を提案する。 具体的には, 画像内容に基づいて, 隠蔽流を塗布する新しい外観流網を提案する。 また,画像境界を超える変位による閉塞に対処するために境界ワープを提案する。 我々は,空飛ぶ椅子,kitti,mpi-sintelなどの複数のリードフローベンチマークデータセットについて実験を行い,提案するオクルージョンハンドリングフレームワークにより性能が大幅に向上することを示す。

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