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MPI...
PWCNet首先通过CNN卷积得到多层的特征,然后从低分辨率开始估计光流,并将低分辨率的光流上采样到高分辨率,同时构建cost volume和预测当前分辨率的光流,最后逐步得到最终分辨率的光流结果。 针对其中光流的coarse-to-fine过程,有一个更详细的示意图如下,接下来就具体介绍各个模块的事情。 1. encoder PWCNetEncoder( (layers...
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...
下面是实现PWCNet的步骤概述,我们将按照这个顺序进行操作: 接下来,我们将详细介绍每个步骤以及所需的代码。 步骤一:数据预处理 在开始构建PWCNet之前,我们需要对数据进行预处理。数据预处理的主要目标是将输入数据转换为模型可接受的格式,并为模型提供可用的训练样本。
PWCNet的尺寸是最近的FlowNet2型号的17倍,更容易训练。此外,它在MPI Sintel最终通过和KITTI 2015基准测试上的性能优于所有已发表的光流方法,在Sintel分辨率(1024×436)图像上以约35帧/秒的速度运行。 1. Introduction 图3总结了PWC-Net的关键组件。 (1)首先,由于原始图像随阴影和照明变化而变化[9,45],我们用可...
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:CNNs for Optical Flow Using Pyramid,Warping,and Cost Volume》论文笔记,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
PWC-Net基于三个核心原则:金字塔处理、warping和cost volume。在每一层中,通过上采样的光流warp第二个图像的特征,构建cost volume以计算预测误差,并据此预测新的光流。此过程融合了DenseNet结构与膨胀卷积,实现优化的细化网络。两者的共同目标是寻求准确率与效率的合理折衷,甚至追求二者兼得,展示了在...
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