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...
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...
SpyNet显著减少了参数量达96%，但依然保持了出色性能。其方法通过图像金字塔预测光流，形成多级网络结构。每一级网络接收三个输入：下采样的图像、上一级的光流及经上采样的光流warp。通过预测光流残差，最终合成总的光流。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...
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...
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...
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...
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...
【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融合了很多经典的光流估计技术,包括图像金字塔,warping,代价空间,融合成为一个端到端可训练深度网络模型,同时达到了SOFT效果。 0.摘要 问题: 光流估计是一个核心的计算机视觉问题。基于能量函数的方法对于实时应用来说计算量太大。 工作内容: 我们提出了一个紧凑但有效的光流CNN模型,称为PWC-Net。PWC-Net是...