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。 针对其中光流的coarse-to-fine过程,有一个更详细的示意图如下,接下来就具体介绍各个模块的事情。 1. encoder PWCNetEncoder( (layers...
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MPISinte...
PWC-Net是怎样实现的 简单说一下号称compact but effective CNN model的光流学习网络PWC-Net[1]. 该网络基于三个简单但是由来已久的原则:金字塔式处理(pyramidal processing);基于上一层习得的光流偏移下一层特征,逐层学习下一层细部光流(warping);设计代价容量函数(cost volume). 尽管PWC-Net的网络尺寸比flownet2...
此外，光流应该仅在同一连续对象区域内平滑，而在对象边缘附近允许出现锐利的运动边界。因此，对象级信息可...
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...
针对现有光流估计方法实时性不够的问题,提出轻量化的深度可分离卷积的PWC-Net改进模型(depth separable pyramid,warping and cost volume,DS-PWC).其改进是将常规二维卷积网络层解耦为深度可分离卷积层,并且DS-PWC在金字塔层增加基于层数的权重系数,从而使得网络结构在不损失精度的情况下大幅减少模型参数量.在训练过程...
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。
将我们提出的方案应用于 FlowNet 和 PWC-Net 这两个骨干网络,在多个数据集上,光流准确率分别显著提高了 18.5% 和 17.7%。就 PWC-Net 而言,我们使用较少的 26.4% 参数就实现了这一精度提升。请注意,occlusion estimation 和 bi-directional flow 是这一改进的额外收益。
我整理的repo链接:Willianwatch/pwcnet-pytorch 前言 FlowNet开创了用CNN预测光流的范式迁移,但是实际效果还不够好,没能比得过传统方法的SOTA。FlowNet2则实打实地将卷积神经网络预测光流的效果提升到可以与传统方法SOTA抗衡甚至超越的地步,而代价就是级联网络带来的参数量提升和实时性变差。光流的预测时常是被用于视频任...
PWC-Net和RAFT的模型结构是光流领域经典算法的代表。PWC-Net设计遵循三个原则：金字塔处理、warping操作和代价计算。在传统算法基础上，PWC-Net利用共享参数的CNN模型提取特征金字塔，通过warping操作逐级优化光流估计，并构建cost volume层计算匹配代价。最终，通过光流估计子网络和上下文网络进行进一步优化。RAFT...