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...
因此，对象级信息可能在改进无监督光流中发挥关键作用。事实上，一些先前的方法已经探讨了聚合对象信息，使...
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 的框架来是实现的;而 2020 的RAFT 则是另一个划时代意义的算法,也已经有若干篇论文基于它的结构来拓展。...
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...
因此,CNN预测光流的下一个目标就自然而然地变成了寻求准确率和效率之间的合理折衷,又或者,不做trade-off,二者兼得。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。
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...
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...
"PWC-Net: CNNs for Optical Flow Using Pyramid, Warping, and Cost Volume". Resources arXiv | Caffe(official) (flow outputs from top to bottom, the rightest is groundtruth) It starts to output reasonable flows. However, both time and performance need to be improved. Hope you have fun with...
【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: CNNs for Optical Flow Using Pyramid, Warping, and Cost Volume, CVPR 2018 (Oral) - PWC-Net/Caffe at master · NVlabs/PWC-Net