論文の概要: Estimating 2D Camera Motion with Hybrid Motion Basis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22480v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 08:30:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:18.097297
• Title: Estimating 2D Camera Motion with Hybrid Motion Basis
• Title（参考訳）: ハイブリッドモーション基底を用いた2次元カメラの運動推定
• Authors: Haipeng Li, Tianhao Zhou, Zhanglei Yang, Yi Wu, Yan Chen, Zijing Mao, Shen Cheng, Bing Zeng, Shuaicheng Liu,
• Abstract要約: CamFlowは、ハイブリッドモーションベースを使用したカメラモーションを表現する新しいフレームワークである。 提案手法は,ラプラス分布に基づくハイブリッド確率損失関数を含む。 CamFlowはさまざまなシナリオで最先端のメソッドよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.971928868591334
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Estimating 2D camera motion is a fundamental computer vision task that models the projection of 3D camera movements onto the 2D image plane. Current methods rely on either homography-based approaches, limited to planar scenes, or meshflow techniques that use grid-based local homographies but struggle with complex non-linear transformations. A key insight of our work is that combining flow fields from different homographies creates motion patterns that cannot be represented by any single homography. We introduce CamFlow, a novel framework that represents camera motion using hybrid motion bases: physical bases derived from camera geometry and stochastic bases for complex scenarios. Our approach includes a hybrid probabilistic loss function based on the Laplace distribution that enhances training robustness. For evaluation, we create a new benchmark by masking dynamic objects in existing optical flow datasets to isolate pure camera motion. Experiments show CamFlow outperforms state-of-the-art methods across diverse scenarios, demonstrating superior robustness and generalization in zero-shot settings. Code and datasets are available at our project page: https://lhaippp.github.io/CamFlow/.
• Abstract（参考訳）: 2次元カメラモーションを推定することは、3次元カメラモーションの投影を2次元イメージプレーンにモデル化する基本的なコンピュータビジョンタスクである。 現在の手法は、平面的なシーンに限定されたホモグラフィに基づくアプローチと、グリッドベースの局所的ホモグラフィを使用するメッシュフロー技術のいずれかに依存しているが、複雑な非線形変換に苦慮している。 我々の研究の重要な洞察は、異なるホモグラフィーからのフローフィールドを組み合わせることで、単一のホモグラフィーでは表現できない動きパターンが生成されることである。 複雑なシナリオのためのカメラ幾何学と確率的ベースから派生した物理ベースであるハイブリッドモーションベースを用いたカメラモーションを表現する新しいフレームワークであるCamFlowを紹介する。 提案手法は,ラプラス分布に基づくハイブリッド確率損失関数を含む。 評価のために、既存の光学フローデータセットの動的オブジェクトをマスキングして、純粋なカメラモーションを分離する新しいベンチマークを作成する。 実験では、CamFlowはさまざまなシナリオで最先端のメソッドよりも優れており、ゼロショット設定で優れた堅牢性と一般化を示している。 コードとデータセットはプロジェクトのページで公開されています。

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