本文介绍了CVPR 2025的CV4Metaverse研讨会上接受的研究,提出了SCOPE数据集和iSQoE模型,用于评估立体视觉体验质量,旨在克服现有方法的局限性。
本文提出了一种基于立体视觉的方法,通过对立体图像数据上的离散度空间进行统计假设检验,评估独立局部贴片上的自由空间和障碍假设,能可靠地检测 moving vehicle 上的小障碍物,不依赖于全局道路模型,在对象和像素级别上优于所有考虑的基线,成功检测高达 5 厘米高的小障碍物,并可在 20m 的距离下实现低误报率。
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