FlowFormer光流算法框架 二、源码解读 2.1 FlowFormer源代码解读 根据算法框架,我们先看一下FlowFormer类的代码,具体如下 #FlowFormer类,对应Fig.1 算法框架 class FlowFormer(nn.Module): def __init__(self, cfg): super(FlowFormer, self).__init__() self.cfg = cfg #MemoryEncoder对应算法框架中的,Co...
FlowFormer作为一种基于Transformer的神经网络架构,为光流估计领域带来了革命性的突破。通过深度学习技术,FlowFormer有效地解决了传统光流法中存在的环境、光照等因素的影响问题。同时,FlowFormer的创新设计使其在光流估计任务中具有卓越的性能表现。随着技术的不断发展,我们相信FlowFormer将在更多领域发挥其强大的应用潜力。...
up_flow = F.unfold(8 * flow, [3,3], padding=1) up_flow = up_flow.view(N, 2, 9, 1, 1, H, W) up_flow = torch.sum(mask * up_flow, dim=2) up_flow = up_flow.permute(0, 1, 4, 2, 5, 3) return up_flow.reshape(N, 2, 8*H, 8*W) def encode_flow_token(self, ...
我们介绍了光流估计网络,称为FlowFormer,一种基于Transform的神经网络架构,用于学习光流。FlowFormer化由图像对构建的4D cost volume,将成本编码到一个新的潜在空间中具有交替组转换器(AGT)层的成本内存中,并通过一个带有动态位置成本查询的循环Transform解码器对位置 cost queries进行解码。在sinintel基准测试中,FlowForm...
FlowFormer的整个流程如下:首先由图像对构建4D cost volume成本编码,将成本编码到一个新的潜在空间中具有交替组转换器(AGT)层的成本内存中,并通过一个带有动态位置成本查询的循环Transform解码器对位置 cost queries进行解码。 ECCV2022 | FlowFormer: 一种基于transformer架构的光流!性能SOTA...
为此，来自清华大学软件学院的团队深入探索了这一关键问题，提出了任务通用的线性复杂度主干网络Flowformer，在保持标准Transformer的通用性的同时，将其复杂度降至线性，论文被ICML 2022接受。作者列表：吴海旭，吴佳龙，徐介晖，王建民，龙明盛 链接：https://arxiv.org/pdf/2202.06258.pdf 代码：https://github....
本文介绍本组ICML2022深度学习基础模型方向的最新工作:Flowformer: Linearizing Transformers with Conservation Flows。受网络流理论启发,本文提出任务通用的骨干网络Flowformer,实现线性复杂度,在长序列、视觉、自然语言、时间序列、强化学习五大任务上取得优秀效果。
1)我们提出了一种新的基于Transform的神经网络结构FlowFormer,用于光流量估计,它实现了最先进的流量估计性能。 2)设计了一种新颖的cost volume编码器,有效地将成本信息聚合为紧凑的潜在cost tokens。 3)我们提出了一种循环成本解码器,该解码器通过动态位置成本查询循环解码成本特征,迭代细化估计光流。
简介:任务通用!清华提出主干网络Flowformer,实现线性复杂度|ICML2022 【新智元导读】近年来,Transformer方兴未艾,但是其内在的二次复杂度阻碍了它在长序列和大模型上的进一步发展。清华大学软件学院机器学习实验室从网络流理论出发,提出任务通用的线性复杂度主干网络Flowformer,在长序列、视觉、自然语言、时间序列、强化学习...
代码:https://github.com/thuml/Flowformer 相比于标准Transformer,本文提出的Flowformer模型,具有以下特点: 线性复杂度,可以处理数千长度的输入序列; 没有引入新的归纳偏好,保持了原有注意力机制的通用建模能力; 任务通用,在长序列、视觉、自然语言、时间序列、强化学习五大任务上取得优秀效果。