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 flo
论文PWC-Net: CNNs for Optical Flow Using Pyramid, Warping, and Cost Volume Models Matter, So Does Training: An Empirical Study of CNNs for Optical Flow Estimation 摘要 PWCNet是Nvidia提出的光流估计方法,在网络模型和训练方法上都... 查看原文 论文阅读:Learning to Dehaze From Realistic Scene with...
提出了一种紧凑而有效的光流 CNN 模型,称为 PWC-Net。PWC-Net 的设计遵循简单而成熟的原则:金字塔结构、warping 和 cost volume 的使用。 PWC-Net 采用可学习的特征金字塔结构,利用当前的光流估计值对第二幅图像的 CNN 特征进行 warp 处理。然后使用经 warped 的特征和第一幅图像的特征来构建 cost volume,再由...
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...
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...
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...
【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。
Updated and extended version of "PWC-Net: CNNs for Optical Flow Using Pyramid, Warping, and Cost Volume." CVPR 2018 or arXiv:1709.02371 应用CNN做光流估计——从模型和训练两个角度的经验性研究 〇. 摘要 根据三个设计原则——Pyramid,Warping,Cost Volume——设计了一个紧凑有效的CNN模型—— PWC-Net...
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...