초록
두 가지 광유동 추정 문제를 다룹니다: i) 가림 추정 및 처리, ii) 두 프레임보다 긴 이미지 시퀀스에서의 추정입니다. 제안된 ContinualFlow 방법은 광유동을 추정하기 전에 가림을 먼저 추정하여, 가림으로 인해 손상된 광유동을 사용하지 않습니다. 우리는 KITTI와 Sintel 데이터셋에서 가림 마스크를 광유동 추정의 추가 입력으로 제공하면 표준 성능 지표가 25% 이상 향상됨을 보여주었습니다. 두 번째 기여로, 과거 프레임 정보를 괉유동 추정에 통합하는 새로운 방법이 소개되었습니다. 이전 프레임의 광유동은 가림 추정의 입력으로 사용되며, 시각적 대응 관계가 없는 가린 영역에서 사전 정보(prior) 역할을 합니다. ContinualFlow는 이전 프레임의 광유동을 지속적으로 활용함으로써 KITTI에서는 18%, Sintel에서는 7% 더 성능이 향상되어 KITTI와 Sintel에서 최고 성능을 달성하였습니다.