【论文】FlowNet 2.0：利用深度网络进行光流估计的演进

文章预览

点击上方 “机器学习研究会” 可以订阅哦 摘要   转自：视觉机器人 论文《FlowNet 2.0: Evolution of Optical Flow Estimation with Deep Networks》，提出了光流的端到端学习的概念。 质量和速度的巨大提高是由三个主要贡献造成的： 1.我们专注于训练数据，并表明训练期间呈现数据的调度非常重要。 2.我们开发了一种堆叠架构，其包括具有中间光流的第二图像的翘曲。 3.我们通过引入一个专门针对小运动的子网络。  摘要： The FlowNet demonstrated that optical flow estimation can be cast as a learning problem. However, the state of the art with regard to the quality of the flow has still been defined by traditional methods. Particularly on small displacements and real-world data, FlowNet cannot compete with variational methods. In this paper, we advance the conce ………………………………