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...
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 的设计遵循了三个简单而成熟的原则:金字塔处理,warping 操作和代价计算 ( cost volume )。在传统算法中,如图1左部分所示,通过代价计算得到图像之间的相似度,构建图像金字塔,以处理对不同尺度的光流,再利用 warp 操作按 coarse-to-fine 的顺序,将上一层估计出的光流应用到当前层,以达到逐步优化的目的。
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...
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...
"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...
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...
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...
PWC-Net: CNNs for Optical Flow Using Pyramid, Warping, and Cost Volume, CVPR 2018 (Oral) caffecomputer-visionpytorchdeeplearningoptical-flowcvpr2018pwc-net UpdatedAug 22, 2022 Python philferriere/tfoptflow Star525 Code Issues Pull requests ...