ECCV 2020 | 云端參會攻略之Oral篇，前排占位、強勢圍觀！
2020-07-23 10:35
將門創投
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下圖顯示了問題的流程，下采樣過程使用了小波變換，并通過網絡得到了包含丟失信息的分布和對應的低分辨圖像。
針對視角合成問題，來自伯克利、谷歌和UCSD的研究人員提出了將場景表示為神經輻射場的過來進行合成。利用全連接深度網絡來表示場景，其輸入為5D的空間位姿坐標、輸出為體密度和空間位置視角相關的輻射。通過在相機方向上查詢5D坐標并利用經典的渲染技術將輸出顏色和密度映射到圖像上。
還有來自CMU和Argo AI關于自動駕駛中延時造成場景流理解的研究，并提出了流精度的概念來將處理延時和精度進行了整合。
以及谷歌研究人員對于非監督光流進行系統的研究，并構建包括代價空間歸一化、遮擋梯度截止、光流場上采樣平滑以及尺度變化過程中的自監督來改進光流估計的結果。
除了這些論文，還有非常多有趣的精彩的研究成果在Oral中呈現，更多的論文和代碼也在逐漸放出，我們將持續追蹤后續放出的研究成果，及時為小伙伴們呈現更多高水平的研究成果。
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