- Методы поиска областей открытия и закрытия в видео и способы их улучшения
Содержание
- 2. Содержание Введение Методы поиска областей открытия/закрытия Методы построения оптического потока Заключение
- 3. Введение Оптический поток A. Dosovitskiy et al., “FlowNet: Learning optical flow with convolutional networks,” in ICCV,
- 4. Введение Области открытия/закрытия https://github.com/visinf/irr видео оптический поток области открытия/закрытия
- 5. Введение FlowNet — encoder A. Dosovitskiy et al., “FlowNet: learning optical flow with convolutional networks,” in
- 6. Введение FlowNet — decoder A. Dosovitskiy et al., “FlowNet: learning optical flow with convolutional networks,” in
- 7. Введение PWC-Net (1) D. Sun et al., “Models matter, so does training: an empirical study of
- 8. Введение PWC-Net (2) D. Sun et al., “PWC-Net: CNNs for optical flow using pyramid, warping, and
- 9. Содержание Введение Методы поиска областей открытия/закрытия IRR-PWC FlowNet-CSSR ContinualFlow Методы поиска оптического потока Заключение
- 10. IRR-PWC Суть метода Прогоняют поток через одну и ту же сеть несколько раз, в основе —
- 11. IRR-PWC Общая архитектура H. Junhwa and S. Roth, “Iterative residual refinement for joint optical flow and
- 12. IRR-PWC Применение IRR к FlowNetS H. Junhwa and S. Roth, “Iterative residual refinement for joint optical
- 13. IRR-PWC Дополнительные улучшения H. Junhwa and S. Roth, “Iterative residual refinement for joint optical flow and
- 14. IRR-PWC Увеличение разрешения областей о/з H. Junhwa and S. Roth, “Iterative residual refinement for joint optical
- 15. IRR-PWC Применение к PWC-Net (1) H. Junhwa and S. Roth, “Iterative residual refinement for joint optical
- 16. IRR-PWC Применение к PWC-Net (2) H. Junhwa and S. Roth, “Iterative residual refinement for joint optical
- 17. IRR-PWC Функция ошибки (1) H. Junhwa and S. Roth, “Iterative residual refinement for joint optical flow
- 18. IRR-PWC Функция ошибки (2) H. Junhwa and S. Roth, “Iterative residual refinement for joint optical flow
- 19. IRR-PWC Обучение H. Junhwa and S. Roth, “Iterative residual refinement for joint optical flow and occlusion
- 20. IRR-PWC Исследование предложенных улучшений H. Junhwa and S. Roth, “Iterative residual refinement for joint optical flow
- 21. IRR-PWC MPI-Sintel (оптический поток) H. Junhwa and S. Roth, “Iterative residual refinement for joint optical flow
- 22. IRR-PWC MPI-Sintel (области открытия/закрытия) H. Junhwa and S. Roth, “Iterative residual refinement for joint optical flow
- 23. IRR-PWC Выводы Достоинства: Один из лучших по качеству оптического потока Лучший по качеству областей открытия/закрытия Размер
- 24. Содержание Введение Методы поиска областей открытия/закрытия IRR-PWC FlowNet-CSSR ContinualFlow Методы поиска оптического потока Заключение
- 25. FlowNet-CSSR Суть метода Построение сети аналогично FlowNet 2.0 Вычисляют: Оптический поток Области о/з Диспаритет Границы объектов
- 26. FlowNet-CSSR Архитектура (1) (a). Основная архитектура E. Ilg et al., “Occlusions, motion and depth boundaries with
- 27. FlowNet-CSSR Архитектура (2) (b). Прямое и обратное вычисление оптического потока и областей открытия/закрытия E. Ilg et
- 28. FlowNet-CSSR Архитектура (3) (c). Еще один вариант с прямым и обратным вычислением E. Ilg et al.,
- 29. FlowNet-CSSR Архитектура (4) (d). Использование диспаритета E. Ilg et al., “Occlusions, motion and depth boundaries with
- 30. FlowNet-CSSR Обучение Для каждой сети в стеке: FlyingChairs — 600 000 итераций FlyingThings3D — 250 000
- 31. FlowNet-CSSR Исследование разных конфигураций метода E. Ilg et al., “Occlusions, motion and depth boundaries with a
- 32. FlowNet-CSSR Сравнение методов: области о/з
- 33. FlowNet-CSSR Сравнение методов: оптический поток E. Ilg et al., “Occlusions, motion and depth boundaries with a
- 35. FlowNet-CSSR Выводы Достоинства: Универсальное решение многих задач Лучший результат по областям о/з на момент публикации (Sintel)
- 36. Содержание Введение Методы поиска областей открытия/закрытия IRR-PWC FlowNet-CSSR ContinualFlow Методы поиска оптического потока Заключение
- 37. ContinualFlow PWC-Net + области открытия/закрытия M. Neoral et al., “Continual occlusion and optical flow estimation,” in
- 38. ContinualFlow Использование временного домена (1) M. Neoral et al., “Continual occlusion and optical flow estimation,” in
- 39. ContinualFlow Использование временного домена (2) M. Neoral et al., “Continual occlusion and optical flow estimation,” in
- 40. ContinualFlow Сравнение различных конфигураций M. Neoral et al., “Continual occlusion and optical flow estimation,” in ACCV,
- 41. ContinualFlow Функция ошибки: оптический поток M. Neoral et al., “Continual occlusion and optical flow estimation,” in
- 42. ContinualFlow Функция ошибки: области о/з M. Neoral et al., “Continual occlusion and optical flow estimation,” in
- 43. ContinualFlow Общая функция ошибки M. Neoral et al., “Continual occlusion and optical flow estimation,” in ACCV,
- 44. ContinualFlow Обучение M. Neoral et al., “Continual occlusion and optical flow estimation,” in ACCV, 2018 Предобучение
- 45. ContinualFlow Результаты: KITTI M. Neoral et al., “Continual occlusion and optical flow estimation,” in ACCV, 2018
- 46. ContinualFlow Результаты: Sintel M. Neoral et al., “Continual occlusion and optical flow estimation,” in ACCV, 2018
- 47. ContinualFlow Общая таблица Sintel http://sintel.is.tue.mpg.de/results
- 48. ContinualFlow Выводы Достоинства: Первый метод обучения с учителем, успешно использовавший более 2 кадров Один из лучших
- 49. Содержание Введение Методы поиска областей открытия/закрытия Методы поиска оптического потока MFF PWC-Net+ Заключение
- 50. MFF Суть метода (1) Z. Ren et al., “A fusion approach for multi-frame optical flow estimation,”
- 51. MFF Суть метода (2) Z. Ren et al., “A fusion approach for multi-frame optical flow estimation,”
- 52. MFF Архитектура Z. Ren et al., “A fusion approach for multi-frame optical flow estimation,” in WACV,
- 53. MFF Baseline: FlowNetS++ Z. Ren et al., “A fusion approach for multi-frame optical flow estimation,” in
- 54. MFF Baseline: GRU-RCN Z. Ren et al., “A fusion approach for multi-frame optical flow estimation,” in
- 55. MFF Обучение Z. Ren et al., “A fusion approach for multi-frame optical flow estimation,” in WACV,
- 56. MFF Функция ошибки Z. Ren et al., “A fusion approach for multi-frame optical flow estimation,” in
- 58. MFF Сравнение разных конфигураций (1) Z. Ren et al., “A fusion approach for multi-frame optical flow
- 59. MFF Сравнение разных конфигураций (2) Z. Ren et al., “A fusion approach for multi-frame optical flow
- 60. MFF Выводы Достоинства: Один из лучших методов по оптическому потоку Простая идея, общий метод Выложены скрипты
- 61. Содержание Введение Методы поиска областей открытия/закрытия Методы поиска оптического потока MFF PWC-Net+ Заключение
- 62. PWC-Net+ Классические методы D. Sun et al., “Models matter, so does training: an empirical study of
- 63. PWC-Net+ Архитектура PWC-Net D. Sun et al., “Models matter, so does training: an empirical study of
- 64. PWC-Net+ Функция ошибки D. Sun et al., “Models matter, so does training: an empirical study of
- 65. PWC-Net+ Обучение D. Sun et al., “Models matter, so does training: an empirical study of CNNs
- 66. PWC-Net+ Второй протокол обучения Дообучение на Sintel, KITTI15 и HD1K, 800 000 итераций D. Sun et
- 67. PWC-Net+ Сравнение результатов: Sintel D. Sun et al., “Models matter, so does training: an empirical study
- 68. PWC-Net+ Сравнение результатов: KITTI D. Sun et al., “Models matter, so does training: an empirical study
- 71. PWC-Net+ Характеристики сетей D. Sun et al., “Models matter, so does training: an empirical study of
- 72. PWC-Net+ Выводы Достоинства: Авторы провели подробное исследование производительности PWC-Net для различных способов обучения, улучшили свой предыдущий
- 73. Содержание Введение Методы поиска областей открытия/закрытия Методы поиска оптического потока Заключение
- 74. Заключение Методы поиска областей о/з
- 75. Заключение В докладе были рассмотрены: Методы одновременного вычисления областей открытия/закрытия и оптического потока Способы улучшения уже
- 76. Планы Использование методов улучшения поиска оптического потока для поиска областей открытия/закрытия Разработать метод поиска областей открытия/закрытия
- 78. Скачать презентацию
Кратчайшие пути в графе. Топологическая сортировка
Урок на тему Электронная почта 7 класс
Реферативная база данных
Регистры сведений, регистры накопления, механизм проведения документов, конструктор движений
Microsoft Access Мәліметтер қорын басқару жүйесі
React введение
Mediadiscourse of fashion on the material of Instagram social network
Презентация к уроку по теме Библиотеки, словари и энциклопедии в Интернете
Лайфхаки Word
Ежемесячная газета МБОУ Красноясыльская средняя общеобразовательная школа Школьная жизнь №12
Інтернет. Громадянська освіта. 10 клас
Актуальные вопросы экономики. Цифровая экономика и электронный бизнес
Управление программными проектами. 7 семестр
Знакомство с языком программирования QBasic
Соціальна мережа Instagram
Сервисное обслуживание ПК и сети. Общие сетевые ресурсы. Резервное копирование
Тестирование ПО. Виды тестирования. Лекция 4
Электронный ЮУрГУ. Тест. Таджикский язык
Администрирование информационных систем
Программное обеспечение персонального компьютера
ПАБЛИК РИЛЕЙШНЗ и создание персонального имиджа
Введение в программирование
Клавиатура – устройство ввода информации в память компьютера
Обработка целых чисел. Программирование на языке Python
Формирование универсальных учебных действий школьника через виртуальный эксперимент
Модель вариантов использования в Rose. (Тема 4)
Django (продолжение). Лекция №15
Радио, телевидение и Web-камеры в Интернете