WALT3D: Generating Realistic Training Data from Time-Lapse Imagery for Reconstructing Dynamic Objects Under Occlusion

Current methods for 2D and 3D object understanding struggle with severe occlusions in busy urban environments, partly due to the lack of large-scale labeled ground-truth annotations for learning occlusion. In this work, we introduce a novel framework for automatically generating a large, realistic d...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Proceedings (IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Online) s. 9514 - 9524
Hlavní autoři:	Vuong, Khiem, Reddy, N Dinesh, Tamburo, Robert, Narasimhan, Srinivasa G.
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 16.06.2024
Témata:	3D from single images computer vision Image segmentation Reconstruction algorithms Shape Three-dimensional displays Training Training data Urban areas
ISSN:	1063-6919
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!