Господа!

Я давно не писал о наших успехах, исправляюсь! 😁

Есть такая интересная задача: построение оптического потока — построение вектора смещения для каждого пикселя видео в кадре между кадрами. Задача сложная и неоднозначная, поскольку бывает полупрозрачность (и у пикселя на самом деле ДВА правильных вектора), бывают шумы (и строить сложно), объекты могут двигаться неравномерно по кадрам (и сложно использовать историю), построение оптического потока для сложных по геометрии слабо текстурированных объектов по-хорошему требует реконструкции 3D модели и т.д. Опять же при практическом применении метод должен работать быстро, что очень непросто. 🤕

При этом задача является фундаментальной, в том плане, что так или иначе сегодня и сжатие и обработка построены на восстановлении движения. Задача Motion Estimation лежит в основе большого количества алгоритмов ВСЕЙ области обработки и сжатия видео. ☝️

Короче! Команда нашего аспиранта Александра Яковенко решила попытать силы в этой области в новой теме многокадровых оптических потоков (сложность которых в быстром росте требований по памяти). Метод назвали MEMFOF (Memory-Efficient Multi-Frame Optical Flow).

Обучали его всю зиму и буквально на прошлой неделе удалось выбить 1 место старого бенчмарка Optical Flow Evaluation 2015, в котором на секундочку 239 участников!!! И мы первые!!! 💪💪💪🥇🥇🥇👍👍👍

Пока, если кликнуть, обозначен как:

[Anonymous Submission]
Submitted on 24 Feb. 2025 11:40

поскольку прямо сейчас подаем его на конференцию и это требование blind review.

Текущая задача — оперативно (пока 1 место и никто не обогнал) податься, и, главное, пройти на хорошей конференции!

(продолжение следует) 😉