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

[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：通過合理地選取尺度和視角解決歧義問題，通過曲率分析，選擇尺度。
  

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

• 出自CMU，Oral
• Optical Expansion：一個快速向你跑過來，他的像素會將背景遮蓋掉。
• challenge：基于單目相機估計3D motion是ill-posed。
• motivation：已有方法需要較強的先驗假設，本文不想設置先驗假設。
• method：使用optical flow估計2D offset，使用optical expansion估計a relative scale change，將二者結合，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錯誤的分割結果。
• 核心：區別類內、類間上下文。

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

• motivation：down sample方法丟失細節信息，裁剪方法丟失上下文信息。
• method：在任何可能的地方做細節恢復。
• contribution1：本文方法可以對其他方法進行finetune。
• contribution2：可以產生高質量和高分辨率的分割（訓練時沒有使用高分辨率圖像），這是以前基于深度學習的方法所不能實現的。

總結

• [2] 通過添加幾何約束，減少求解問題的自由度。
• [4] 中僅使用224大小的image crop進行訓練，可在4K圖像上達到很好的效果，應該是由于其local setp將它們歸一到同一個level上了。
• [4] 中方法的速度應該很慢，但是文中沒有提及。

總結

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

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