街道场景的重置：增、减与重组物体
计算机视觉与模式识别
2021-03-31 v1
摘要
我们提出了一个通过添加、移除或重新配置行人或车辆等物体来自动重构街道场景图像的框架。该方法的应用包括：对图像进行匿名化以增强隐私保护、为自动驾驶等感知任务生成数据增强，以及组合场景以营造特定氛围（如清晨空旷的街道）。在技术层面，我们的工作有三个主要贡献：（1）一种清除图像中物体的方法，（2）一种从单幅图像估计太阳方向的方法，以及（3）一种在尊重场景几何与光照的条件下将物体组合进场景的方式。每个组件都通过创造性利用大量街道场景的短时图像突发序列，以极少的真值标注从数据中学习得到。我们在一系列街道场景上展示了令人信服的结果，并说明了潜在的应用。
引用
@article{arxiv.2103.16183,
title = {Repopulating Street Scenes},
author = {Yifan Wang and Andrew Liu and Richard Tucker and Jiajun Wu and Brian L. Curless and Steven M. Seitz and Noah Snavely},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.16183},
year = {2021}
}
备注
CVPR 2021