在撰写本文时,PWC-Net 在 MPI Sintel final pass 和 KITTI 2015 基准测试中的表现优于所有已发布的流动方法。此外,PWC-Net 的体积比 FlowNet2 小约 17 倍,推理速度比 FlowNet2 快 2 倍。与 SpyNet 和 FlowNet2 相比,PWC-Net 也更易于训练,在 Sintel 分辨率为 $(1024\times436)$ 的图像上以每秒约 3...
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...
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...
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小了17倍(Flownet2需要...
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...
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。
1、摘要:PWC-Net是根据简单和完善的原则设计的:金字塔处理、warp和cost volume.(个人理解为相关性)。PWC-Net采用一个可学习的特征金字塔,使用当前的光流估计来warp第二幅图像的CNN特征。 2.本文方法: 1)整体结构: 2)首先,由于原始图像是阴影和亮度的变化,用可学习的特征金字塔替换固定的图像金字塔。其次,将传统方...
!pip install pwcnet 1. 进行光流估计 下面的代码示例展示了如何使用PWCNet库进行光流估计: # 导入必要的库fromPILimportImageimportnumpyasnpfrompwcnet.pwcnetimportPWCNet# 加载图像image1=np.array(Image.open('image1.jpg'))image2=np.array(Image.open('image2.jpg'))# 创建PWCNet模型pwcnet=PWCNet()...
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...