flownetsimple结构 一个简单的实现方法就是把输入的图片对叠加在一起,让他们通过一个比较普通的网络结构,让这个网络来决定如何从这一图片对中提取出光流信息, 这一只有卷积层组成的网络叫做flownetsimple。 这种卷积网络有九个卷积层,其中的六个stride为2, 每一层后面还有一个非线性的relu操作,这一网络没有全连接层...
代码链接如下：https://github.com/lmb-freiburg/flownet2 请大佬答疑一下啊
https://github.com/lmb-freiburg/flownet2 https://v.qq.com/x/page/c0503q9j8hf.html https://github.com/lmb-freiburg/flownet2
13) 在flownet2-pytorch/networks/channelnorm_package/channelnorm.py中 在第9行添加 input1 = input1.contiguous() 修改后代码如下: classChannelNormFunction(Function): @staticmethod defforward(ctx, input1, norm_deg=2): input1 = input1.contiguous()# 新添加的代码 assertinput1.is_contiguous() 14) ...
3.1 收缩部分网络结构flownetsimple结构 一个简单的实现方法就是把输入的图片对叠加在一起,让他们通过一个比较普通的网络结构,让这个网络来决定如何从这一图片对中提取出光流信息, 这一只有卷积层组成的网络叫做flownetsimple。 这种卷积网络有九个卷积层,其中的六个stride为2, 每一层后面还有一个非线性的relu操作,...
3.1 收缩部分网络结构 flownetsimple结构 一个简单的实现方法就是把输入的图片对叠加在一起,让他们通过一个比较普通的网络结构,让这个网络来决定如何从这一图片对中提取出光流信息, 这一只有卷积层组成的网络叫做flownetsimple。 这种卷积网络有九个卷积层,其中的六个stride为2, 每一层后面还有一个非线性的relu操作...