TPAMI 2024 | 基于对比度最大化的事件驱动光流、深度和自运动估计的奥秘

论文信息

题目：Secrets of Event-based Optical Flow, Depth and Ego-motion Estimation by Contrast Maximization

基于对比度最大化的事件驱动光流、深度和自运动估计的奥秘

作者：Shintaro Shiba, Yannick Klose, Yoshimitsu Aoki, Guillermo Gallego

源码链接：https://github.com/tub-rip/event-based-optical-flow

论文创新点

1. 提出一种新的方法，将对比度最大化框架扩展到仅从事件数据中估计密集光流、深度和自运动。
2. 设计了多参考焦点损失函数，改善了对遮挡的处理，并提高了模型的收敛性能。
3. 通过多尺度方法和时间感知流模型，提升了光流估计的准确性，并成功应用于无监督学习设置。

摘要

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