The Peel Regional Police in Ontario, Canada, was dealing with what many law enforcement departments face: it was structured in a way that didn’t always make sense for the problems it was trying to solve. The chief wanted to remove barriers for his staff, not create them. The police servi...
PWC-Net是根据简单和完善的原则设计的:金字塔处理、翘曲和使用成本的体积。PWC-Net投射在一个可学习的特征金字塔中,使用当前的光流估计来扭曲第二幅图像的CNN特征。然后利用第一张图像的扭曲特征和特征来构造一个代价体积,由CNN处理来估计光流。PWCNet的尺寸比最近的FlowNet2模型小17倍,也更容易训练。此外,在MPI...
PWC-Net通过构建多级部分代价容量减少了模型大小。为了进一步增强输出单元的感知场大小，引入了上下文网络。该网络基于分叉卷积设计，包括7个卷积层，用于细化预测的光流。在训练损失中，PWC-Net采用多尺度损失，通过在金字塔的所有级别上添加L2或L1范数损失来优化模型。通过这些创新方法，PWC-Net成功实现了紧凑...
SpyNet和PWC-Net就是在做这方面的尝试,二者都尝试将“金字塔”这一传统方法中常用到的工具融入网络设计,但是PWC-Net毕竟是后来者,有SpyNet的局限性做参考,PWC-Net还是做得更好一些。 SpyNet SpyNet相比于FlowNet减少了96%的参数量,但是效果依然相当。其原因就是在于它结合了图像金字塔去预测光流,具体的网络结构如...
【光流】——PWCNet 1. 模型 针对此问题,PWCNet利用多尺度特征来替换网络串联,其大致网络结构如下。PWCNet首先通过CNN卷积得到多层的特征,然后从低分辨率开始估计光流,并将低分辨率的光流上采样到高分辨率,同时构建cost volume和预测当前分辨率的光流,最后逐步得到最终分辨率的光流结果。
PWC-Net:传统算法与深度学习的结合 RAFT:All pairs correlation + recurrent refinement 总结 1. 背景 从2015 年的 FlowNet 到现在 Sintel 榜单第一(更新日期:2021.11.29 )GMA,已有数十篇基于深度学习的光流估计的论文。仔细读下来,会发现PWC-Net 应该是经典中的经典,很多光流算法是基于 PWC-Net 的框架来是实现...
PWC-Net基于三个核心原则：金字塔处理、warping和cost volume。在每一层中，通过上采样的光流warp第二个图像的特征，构建cost volume以计算预测误差，并据此预测新的光流。此过程融合了DenseNet结构与膨胀卷积，实现优化的细化网络。两者的共同目标是寻求准确率与效率的合理折衷，甚至追求二者兼得，展示了在...
为什么大多运动分割模型都需要先输入光流估计网络(如PWC-Net)？计算机视觉领域中的运动分割任务中，通常的...
基于PWC-Net,开发了一种新的网络PIV-PWCNet,用于高效且准确地解决粒子图像的像素级速度。 PWC-Net 基本上,PWCNet 是由 Sun 等人在 2018 年开发的一种光流估计网络,它通过多种图像尺度来重建物体的运动信息。PWCNet 将输入的图像对分解,并在不同的尺度上提取光流,然后通过代价体(cost volume)、图像变形(warping...
下面是实现PWCNet的步骤概述,我们将按照这个顺序进行操作: 接下来,我们将详细介绍每个步骤以及所需的代码。 步骤一:数据预处理 在开始构建PWCNet之前,我们需要对数据进行预处理。数据预处理的主要目标是将输入数据转换为模型可接受的格式,并为模型提供可用的训练样本。