目錄

• [1] MARMVS: Matching Ambiguity Reduced Multiple View Stereo for Efficient Large Scale Scene Reconstruction
• [2] Upgrading Optical Flow to 3D Scene Flow through Optical Expansion
• [3] Context Prior for Scene Segmentation
• [4] CascadePSP: Toward Class-Agnostic and Very High-Resolution Segmentation via Global and Local Refinement
• 總結(jié)

[1] MARMVS: Matching Ambiguity Reduced Multiple View Stereo for Efficient Large Scale Scene Reconstruction

• task：Multiple View Stereo
• motivation：匹配的歧義性
• method：通過(guò)合理地選取尺度和視角解決歧義問(wèn)題，通過(guò)曲率分析，選擇尺度。
  

[2] Upgrading Optical Flow to 3D Scene Flow through Optical Expansion

• 出自CMU，Oral
• Optical Expansion：一個(gè)快速向你跑過(guò)來(lái)，他的像素會(huì)將背景遮蓋掉。
• challenge：基于單目相機(jī)估計(jì)3D motion是ill-posed。
• motivation：已有方法需要較強(qiáng)的先驗(yàn)假設(shè)，本文不想設(shè)置先驗(yàn)假設(shè)。
• method：使用optical flow估計(jì)2D offset，使用optical expansion估計(jì)a relative scale change，將二者結(jié)合，得到3D scene flow。
• 核心：使用幾何方式減少求解自由度。

[3] Context Prior for Scene Segmentation

• 出自阿德萊德沈春華老師。
• motivation：不可靠的上下文信息帶來(lái)錯(cuò)誤的分割結(jié)果。
• 核心：區(qū)別類內(nèi)、類間上下文。

[4] CascadePSP: Toward Class-Agnostic and Very High-Resolution Segmentation via Global and Local Refinement

• motivation：down sample方法丟失細(xì)節(jié)信息，裁剪方法丟失上下文信息。
• method：在任何可能的地方做細(xì)節(jié)恢復(fù)。
• contribution1：本文方法可以對(duì)其他方法進(jìn)行finetune。
• contribution2：可以產(chǎn)生高質(zhì)量和高分辨率的分割（訓(xùn)練時(shí)沒(méi)有使用高分辨率圖像），這是以前基于深度學(xué)習(xí)的方法所不能實(shí)現(xiàn)的。

總結(jié)

• [2] 通過(guò)添加幾何約束，減少求解問(wèn)題的自由度。
• [4] 中僅使用224大小的image crop進(jìn)行訓(xùn)練，可在4K圖像上達(dá)到很好的效果，應(yīng)該是由于其local setp將它們歸一到同一個(gè)level上了。
• [4] 中方法的速度應(yīng)該很慢，但是文中沒(méi)有提及。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的2020-07-14 CVPR2020 i3DV论文讨论（4） 笔记的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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