低ランク・スパース近似のDNN表現と学習によるカメラと物体の運動推定
見かけの動きから,自己運動と物体運動を分離
$ \lambda_s\in R^{m\times n}
見かけの動きのsean flow
自己運動は6種類の基底ベクトルで表せる
$ D \in \mathbb{R}^{n\times m\times 3} 3d-tensor
D = L(自己運動) S(物体運動)
$ m = \begin{bmatrix}m_x\\m_y\\m_z\end{bmatrix} = \begin{bmatrix}Z/f & 0 & X/Z\\0 & Z/f & Y/Z \\ 0 & 0 & 1\end{bmatrix}m'
ADMM L+GS近似
物体運動が小さいときにスパース近似は可能なのか?加速度で見ればよいのでは?
lambda_s勾配消失ということは学習が進みすぎてる.30回以上だと勾配消失