https://github.com/drinkingcoder/FlowFormer-Official 一、算法框架 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)...
FlowFormer光流算法框架 二、源码解读 通过MemoryDecoder实现从Cost Memory到Flow的计算: class MemoryDecoder(nn.Module): def __init__(self, cfg): super(MemoryDecoder, self).__init__() dim = self.dim = cfg.query_latent_dim self.cfg = cfg self.flow_token_encoder = nn.Sequential( nn.Conv2d...
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 1. 文章贡献 作为一种基于...
FlowFormer使用cross-attention从Cost Volume编码器中提取特征,具体而言,根据当前估计的光流值生成查询(query)。取出的特征,结合上下文特征以及当前光流值,预测出光流残差,循环迭代优化光流。 三、实验结果 在公开的Sintel榜单的Clean和Final两个指标上,FlowFormer分别实现了1.16和2.09 AEPE,相比之前的最好方法分别下降了16...
他们介绍了一种用于学习光流的基于变压器的神经网络结构——光流变换器,简称为FlowFormer。FlowFormer标记化从图像对构建的4D成本卷,将成本标记编码到新潜在空间中具有交替组变换器(AGT)层的成本内存中,并通过具有动态位置成本查询的循环变换器解码器解码成本内存。在Sintel基准测试中,FlowFormer在清洁和最终焊道上达到1.15...
FlowFormer是一种基于Transformer的神经网络架构,专为光流量估计设计。本文将详细解析FlowFormer的原理和贡献,并通过实例和图表,用生动的语言帮助读者理解这一技术概念。
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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...
他们介绍了一种用于学习光流的基于变压器的神经网络结构——光流变换器,简称为FlowFormer。FlowFormer标记化从图像对构建的4D成本卷,将成本标记编码到新潜在空间中具有交替组变换器(AGT)层的成本内存中,并通过具有动态位置成本查询的循环变换器解码器解码成本内存。在Sintel基准测试中,FlowFormer在清洁和最终焊道上达到1.15...
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。