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...
上述的 PWCNet 模型被修改为PIV-PWCNet,以解决粒子信号的像素级运动,从而推导粒子的速度。如图 2 所示,与原始的 PWCNet(图 1)相比,PIV-PWCNet 的网络结构、密集流估计器、细化网络以及损失函数都得到了升级。以下是具体修改内容的说明。 图2:PIV-PWCNet 的架构(由图1中的 PWCNet 修改而来)红线箭头:表示输入...
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...
PWC-Net是根据简单而完善的原则设计的:pyramidal processing, warping, and the use of a cost volume。在可学习的特征金字塔中,PWC-Net使用当前光流估计来warping第二幅图像的CNN特征。然后,它使用warping的特征和第一图像的特征来构建代价空间,该代价空间由CNN处理以估计光流。
This is a personal reimplementation of PWC-Net [1] using PyTorch. Should you be making use of this work, please cite the paper accordingly. Also, make sure to adhere to thelicensing termsof the authors. Should you be making use of this particular implementation, please acknowledge it appropri...
对于 FlowNet,我们可以在不增加参数的情况下提高准确率;对于 PWC-Net,我们可以在减少参数数量的同时提高准确率(图 1)。 (iii) 接下来,我们演示了与遮挡估计的整合(图 2d)。 (iv) 我们进一步将该方案扩展到双向光流估算,结果表明,只有与遮挡估算相结合时,双向光流估算才是有益的。与之前的工作[27]不同的...
的论文。仔细读下来,会发现 PWC-Net 是经典中的经典,很多光流算法是基于 PWC-Net [3] 的框架来是实现的;而 2020 的 RAFT [2] 则是另一个有划时代意义的光流算法,也已经有若干篇论文基于它的结构来拓展。本文主要介绍这两种算法的模型结构,希望能帮助大家能快速了解光流领域的经典算法。