オプティカルフロー推定のための一貫性の付与【JST・京大機械翻訳】

Jeong Jisoo; Lin Jamie Menjay; Porikli Fatih; Kwak Nojun

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202217242223571 整理番号：22P0332550

オプティカルフロー推定のための一貫性の付与【JST・京大機械翻訳】

Imposing Consistency for Optical Flow Estimation

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発行年： 2022年04月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年05月24日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

プロキシタスクによる一貫性の付与は,データ駆動学習を強化し,様々なタスクにおける自己スーパービジョンを可能にすることが示されている。本論文では,実世界データからのラベルが極めて挑戦的な問題である,オプティカルフロー推定のための新しい効果的な一貫性戦略を紹介した。より具体的には,半教師つき学習の形で自己教師付き学習と変換一貫性の形式におけるオクルージョン一貫性とゼロ強制を提案した。ネットワークモデルが画素レベル運動をよりよく表現し,追加アノテーションを必要としない方法で,これらの一貫性技術を適用した。著者らは,元のデータセットとラベルを用いた強力なベースラインネットワークモデルに適用された一貫性戦略が,更なる改良を提供し,非ステレオカテゴリにおけるKITTI-2015シーンフローベンチマークに関する最新の結果を達成することを示した。提案手法では,単眼画像入力のみを用いても,ステレオおよび非ステレオカテゴリの両者に対して最良の前景精度(4.33%)を達成した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

データベースシステム , パターン認識

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