論文の概要: Sensor-Guided Optical Flow
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.15321v1
- Date: Thu, 30 Sep 2021 17:59:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-01 14:49:22.443395
- Title: Sensor-Guided Optical Flow
- Title（参考訳）: センサ誘導光流れ
- Authors: Matteo Poggi, Filippo Aleotti, Stefano Mattoccia
- Abstract要約: 本稿では、未知の領域や未知の領域において、より優れた精度を実現するために、外部キューを用いた光フローネットワークを誘導するフレームワークを提案する。
能動センサからの深度測定と幾何および手作り光学フローアルゴリズムを組み合わせることで,これらがどのように得られるかを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.295332513139925
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper proposes a framework to guide an optical flow network with
external cues to achieve superior accuracy either on known or unseen domains.
Given the availability of sparse yet accurate optical flow hints from an
external source, these are injected to modulate the correlation scores computed
by a state-of-the-art optical flow network and guide it towards more accurate
predictions. Although no real sensor can provide sparse flow hints, we show how
these can be obtained by combining depth measurements from active sensors with
geometry and hand-crafted optical flow algorithms, leading to accurate enough
hints for our purpose. Experimental results with a state-of-the-art flow
network on standard benchmarks support the effectiveness of our framework, both
in simulated and real conditions.
- Abstract（参考訳）: 本稿では, 既知領域と未発見領域の両方において優れた精度を達成するために, 光フローネットワークの外部手がかりを導出する枠組みを提案する。
外部ソースからのスパースで正確な光フローヒントが利用可能であることを考えると、これらは最先端の光フローネットワークによって計算された相関スコアを変調し、より正確な予測へと導くために注入される。
実際のセンサはスパースフローのヒントを提供できないが、アクティブセンサーからの深さ測定と幾何学と手作り光学フローのアルゴリズムを組み合わせることで、我々の目的に十分なヒントが得られることを示す。
標準ベンチマークにおける最先端フローネットワークを用いた実験結果は,シミュレーションと実環境の両方において,フレームワークの有効性を裏付けるものである。
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