[论文解读] FMODetect: Robust Detection and Trajectory Estimation of Fast Moving Objects.
FMODetect 提出了一种基于学习的方法，通过解耦去模糊与图像抠图，实现对快速运动物体的鲁棒检测与轨迹估计：首先利用截断距离函数检测物体，然后通过图像抠图与拟合网络估计轨迹并提取无背景的外观，最后采用基于能量最小化的去模糊方法实现清晰重建。该方法在推理速度上比去模糊方法快几个数量级，性能达到当前最先进水平。
We propose the first learning-based approach for detection and trajectory estimation of fast moving objects. Such objects are highly blurred and move over large distances within one video frame. Fast moving objects are associated with a deblurring and matting problem, also called deblatting. Instead of solving the complex deblatting problem jointly, we split the problem into matting and deblurring and solve them separately. The proposed method first detects all fast moving objects as a truncated distance function to the trajectory. Subsequently, a matting and fitting network for each detected object estimates the object trajectory and its blurred appearance without background. For the sharp appearance estimation, we propose an energy minimization based deblurring. The state-of-the-art methods are outperformed in terms of trajectory estimation and sharp appearance reconstruction. Compared to other methods, such as deblatting, the inference is of several orders of magnitude faster and allows applications such as real-time fast moving object detection and retrieval in large video collections.
研究动机与目标
- 为解决在单帧视频中高度模糊且移动距离大的快速运动物体的检测与重建挑战。
- 克服联合去模糊方法计算成本高、复杂度高的局限性。
- 实现视频检索和大规模视频数据集中物体检测等实时应用。
- 提升快速运动物体的轨迹估计与清晰外观重建的准确性。
提出的方法
- 该方法首先使用截断距离函数表示其轨迹，检测快速运动物体。
- 对每个检测到的物体应用图像抠图与拟合网络，以估计其轨迹并提取无背景的外观。
- 为实现清晰外观重建，采用与抠图步骤解耦的能量最小化去模糊技术。
- 该方法将复杂的去模糊问题分解为两个阶段：图像抠图（前景/背景分离）与去模糊（清晰图像恢复）。
- 该框架端到端训练，重点提升轨迹准确性和重建清晰帧的视觉质量。
实验结果
研究问题
- RQ1基于学习的方法能否实现对高度模糊的快速运动物体的鲁棒检测与轨迹估计？
- RQ2将图像抠图与去模糊解耦，是否能带来比联合去模糊更好的性能与更快的推理速度？
- RQ3该方法能否支持大规模视频检索应用的实时处理？
- RQ4所提出方法在轨迹估计与清晰外观重建方面与当前最先进方法相比如何？
主要发现
- 所提方法在快速运动物体的轨迹估计方面达到当前最先进性能。
- 其在清晰外观重建方面优于现有方法，生成的视觉效果更优且更准确。
- 推理速度比联合去模糊方法快几个数量级，支持实时应用。
- 图像抠图与去模糊的解耦方法相比端到端去模糊，展现出更高的鲁棒性与效率。
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