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...
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...
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.nnasnn# 定义PWCNet模型classPWCNet(nn.Module):def__init__(self):super(PWC...
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:传统算法与深度学习的结合 RAFT:All pairs correlation + recurrent refinement 总结 1. 背景 从2015 年的 FlowNet 到现在 Sintel 榜单第一(更新日期:2021.11.29 )GMA,已有数十篇基于深度学习的光流估计的论文。仔细读下来,会发现PWC-Net 应该是经典中的经典,很多光流算法是基于 PWC-Net 的框架来是实现...
首先，亮度恒定假设跨帧对应的点应该保持相似的局部外观。其次，光流场应该在空间上平滑。然而，这些假设...
"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...
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: 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 ...