2.1 CostPerceiverEncoder 在【20230401】【光流算法】【FlowFormer光流算法源码解读02】 - 知乎 (zhihu.com)中,已经对生成Cost Volume 4D 特征张量进行了详细说明,Cost Volume如何形成Cost Memory,则用的是: x = self.cost_perceiver_encoder(cost_volume, data, context) 它对应的是CostPerceiverEncoder类,它用于实...
论文地址:https://arxiv.org/abs/2203.16194论文源代码:https://github.com/drinkingcoder/FlowFormer-Official一、算法框架二、源码解读生成4D Cost Volume 源码解读在上文 胡说数字化:【20230401】【光流算法…
作者提出了FlowFormer模型,将Transformer结构引入到光流估计任务中,大幅提高了光流估计的性能。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16.5%和15.5%。此外,只在FlyingChairs和FlyingThings数据集上训练,FlowFormer在Sintel Training的Clean指标上实现...
摘要:本文介绍了光流transformer(FlowFormer),一种基于transformer的神经网络架构,用于学习光流。FlowFormer 对从图像对构建的 4D 成本量进行标记,将cost token 编码到具有新颖潜在空间中的交替组transformer(AGT) 层的成本存储器中,并通过具有动态位置成本查询的循环变换器解码器对成本存储器进行解码 . 在 Sintel 基准测...
flowformer认为softmax起到的是一个引入competition机制的作用。softmax(QK)V,一般efficient transformer思路都是KV先乘,去降低计算量,所以这篇论文核心想法就是,如何在满足这个的前提下,寻找一种竞争机制,…