PWC-Net 对每级特征都进行类似的 warping-correlation-flow estimation 的操作,直到 l_2 级。在传统的光流估计算法中,会使用纹理信息对估计出的光流进行后处理。PWC-Net 最后设计了一个 由膨胀卷积组成的 context network(可以扩大感受野),将 l_2 级输出光流前的特征喂进去,得到 refined flow。将 refined flow ...
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...
光流模型从PWCNet到RAFT的概述如下：一、光流估计的基本概念 光流估计旨在计算图像序列中像素点的运动轨迹，从而描述图像之间的运动关系。它是计算机视觉领域中的一个重要问题，广泛应用于视频分析、运动跟踪、物体识别等领域。二、PWCNet算法概述 模型结构设计原则：金字塔处理：通过构建多尺度特征金字塔，逐步...
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...
论文链接:SpyNetPWC-Net 主要参考的repo链接:anuragranj / spynetlittlespray/PWCNet_pytorch 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...
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是一种设计简洁而全面的神经网络架构，旨在解决光学流动问题。它通过金字塔处理、warp操作和成本体积构建，实现对图像序列中像素间运动的高效估计。该网络的核心创新在于其可学习特征金字塔，利用当前的光流估计对第二幅图像的CNN特征进行warp操作，以此来捕捉图像间运动的细微差异。通过这种方式，PWC-...
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…