Dosovitskiy 等人[15]受到 CNN 在高级视觉任务上取得成功的启发[29],基于 U-Net 去噪自动编码器[40]构建了两个 CNN 网络 FlowNetS 和 FlowNetC,用于估计光流。这两个网络是在大型合成飞椅数据集上预先训练的,但却能出人意料地捕捉到 Sintel 数据集上快速移动物体的运动。然而,该网络的原始输出在平滑背景区域存...
3. 训练 3.1 两阶段的训练 PWCNet的作者也意识到训练非常的麻烦,所以也进行了非常细致的讨论。为此,本文将训练分成两个阶段,预训练阶段和优化训练阶段 loss函数 PWCNet在预训练阶段使用了2范数,加快收敛速度,公式如下 在优化训练阶段使用了1范数,并在一定程度上去除外点,提升光流质量,公式如下 总结 cost volume模块...
你需要根据数据集和训练需求进行相应的参数调整和训练设置。 步骤四:模型评估和使用 在训练模型之后,我们需要评估模型的性能并使用它来进行光流预测。你可以使用预处理的数据和训练好的模型来进行评估和预测。
但如果数据量够大，那么就不用人手动去训练中间任务和考虑如何融合的问题了，因为这时候人类很可能反而是...
RAFT在2020年成为ECCV的最好论文，刷新了SOTA记录。PWC-Net和RAFT的设计思路和实现细节值得深入研究。在模型结构之外，还有许多实现细节和训练技巧未在本文中展开。光流领域还有其他精彩的模型值得解读分享。如有任何想了解的内容，请在评论区告诉我们，或参与MMFlow的社区活动。
TF1.x + RTX 3090 训练PWCNet 踩坑 摘要 TensorFlow官方TF1.14~TF1.15.5 不支持RTX3090,TF1.14、TF1.15使用CUDA10训练导致不可避免的NaN问题。使用Nvidia 版本的tensorflow可以支持TF1.x版本和新的硬件如RTX3090。 问题 python版本:python 3.6.13。 Tensorflow官网安装引导显示只测试了TF1.15.0 使用CUDA10.0 测试...
最后也建议大家去读一下 PWC-Net 和 RAFT 的原文以及代码,也可以参考这两个算法在 MMFlow 里的实现。 除了模型结构,还有很多模型实现细节和训练技巧本文没有展开讲解,另外也有其他很精彩的光流模型也很值得解读分享。如果有想了解的内容,可以评论告诉我们。
TF1.x + RTX 3090 训练PWCNet 踩坑 摘要 TensorFlow官方TF1.14~TF1.15.5 不支持RTX3090,TF1.14、TF1.15使用CUDA10训练导致不可避免的NaN问题。使用Nvidia 版本的tensorflow可以支持TF1.x版本和新的硬件如RTX3090。 问题 python版本:python 3.6.13。 Tensorflow官网安装引导显示只测试了TF1.15.0 使用CUDA10.0 测试...