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团队重要论文在人工智能顶级期刊Information Fusion上发表

发布时间:2024-08-20 浏览量:

日前,由博士生胡建朗等撰写的论文“MREIFlow: Unsupervised Dense and Time-Continuous Optical Flow Estimation from Image and Event Data”在人工智能和信息处理领域顶级期刊Information Fusion(信息融合)上发表,https://doi.org/10.1016/j.inffus.2024.102642。

光流估计是机器人智能导航最基础的任务之一。论文提出了一种基于无监督学习的稠密连续光流估计方法,该方法以快门相机和事件相机作为数据输入源,通过一个基于图像和事件的多尺度光流估计循环网络来输出全分辨率稠密连续光流。此外,论文还提出了一系列无监督学习训练策略,通过对监督梯度信号的筛选,能够在不依赖标签真值数据的情况下实现对网络的有效训练。实验表明,相较于其它同类方法,该方法具有更高光流估计精度的同时能够实现稠密且连续的光流估计,并且在长时间间隔光流估计方面具有更加明显的优势。

Information Fusion是国际顶级学术期刊,旨在推广多模态信息融合前沿技术。该期刊2023年影响因子18.6,属于中科院SCI一区top期刊,中国自动化学会推荐A+类期刊。


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