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...
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...
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...
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。...
1. 读者个人理解 光流估计涉及在视频帧之间找到像素级的对应关系，这在视频理解、视频编辑和自动驾驶等...
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)整体结构: 2)首先,由于原始图像是阴影和亮度的变化,用可学习的特征金字塔替换固定的图像金字塔。其次,将传统方...
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...
"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...