PWC-Net在MPI Sintel final pass 和 KITTI 2015 benchmarks上表现出色，尽管其网络尺寸仅为Flownet2的17分之一，更易于训练，却提供了卓越的性能。成功的关键在于创新地构建了部分代价容量，这种方法在多个金字塔级别上实现，既高效又有效。具体实现细节包括特征金字塔提取器、光流层和代价容量层。特征金字塔...
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...
你需要将path_to_image1.jpg和path_to_image2.jpg替换为你自己的图像路径。 步骤二:构建PWCNet模型 在这一步中,我们将构建PWCNet的深度学习模型。PWCNet使用卷积神经网络架构,你可以选择使用TensorFlow或者PyTorch等深度学习框架来构建模型。 以下是一个使用PyTorch构建PWCNet模型的代码示例: importtorchimporttorch.nn...
pip install pwcnet 1. 进行光流估计 下面的代码示例展示了如何使用PWCNet库进行光流估计: AI检测代码解析 # 导入必要的库fromPILimportImageimportnumpyasnpfrompwcnet.pwcnetimportPWCNet# 加载图像image1=np.array(Image.open('image1.jpg'))image2=np.array(Image.open('image2.jpg'))# 创建PWCNet模型pwcn...