步骤三:模型训练 在这一步中,我们将使用预处理的数据和构建的PWCNet模型来进行模型的训练。模型训练的目标是通过调整模型的参数,使其能够准确地预测图像间的光流。 以下是一个使用PyTorch进行模型训练的代码示例: importtorch.optimasoptim# 定义损失函数和优化器criterion=nn.MSELoss()optimizer=optim.Adam(model.param...
2.代码和文章差异有点大,还有数据agumentation的技法始终没搞到,而且还挺关键的,要不然我咋总是overfitting或者是训练崩掉(输出的optical flow接近于0).还有作者自己在文章中大篇幅定义的loss function咋就和代码中不太一样呢; 3.corr方程要用c转换,做不到。 然后就顺着flying chairs找到了pwc-net这个大瓜(希望是...
这里的get_logits和get_targets的代码在model部分,如下面代码所示: def get_logits(self, net_output, is_masked=True): if is_masked: logits_list = net_output["logit_m_list"] else: logits_list = net_output["logit_u_list"] logits_list = [x.float() for x in logits_list if x is not ...
Deqing Sun, Xiaodong Yang, Ming-Yu Liu, and Jan Kautz. "PWC-Net: CNNs for Optical Flow Using Pyramid, Warping, and Cost Volume." CVPR 2018 or arXiv:1709.02371 Updated and extended version: "Models Matter, So Does Training: An Empirical Study of CNNs for Optical Flow Estimation." arXiv...
Pwc: 有代码的文件。按星星排序。每周更新。 这项工作正在不断地进行和更新。我们每天都在增加新的普华永道!Tweet me@fvzaur使用此线程请求我们将您最喜欢的会议添加到我们的观察列表和普华永道列表中。 每周更新推送! 2018
《PWC-Net:CNNs for Optical Flow Using Pyramid,Warping,and Cost Volume》论文笔记,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
def forward(self, model, sample, reduce=True): net_output = model(**sample["net_input"]) logits = model.get_logits(net_output).float() target = model.get_targets(sample, net_output) 这里的net_output就是上上个代码块的result。下面来一起看一下get_logits和get_targets的两个函数: def get...