https://github.com/lmb-freiburg/flownet2 https://v.qq.com/x/page/c0503q9j8hf.html ?...https://github.com/lmb-freiburg/flownet2 http://blog.csdn.net/hysteric314/article/details/50529804 http
FlowNet2训练策略 (源自[2]) FlyingThings3D S_short即为FlowNet中的训练策略,FlowNet2中增加S_long策略和S_fine策略。...最后,再利用一个新的小网络对FlowNet2-CSS-ft-sd的结果和FlowNet2-SD的结果进行融合,并将整个网络体系命名为FlowNet2。结构如下: ?...下面我们看一下各种情况下FlowNet2的输出结果: ?...综上,FlowNet2-CSS与FlowNet2-SD做到了很好地互补,共同保证了FlowNet2在各种情况下的预测质量。...文中还通过将FlowNet2的预测结果直接用于运动分割和动作识别的任务中,证明FlowNet2的精度已完全可以和其他传统算法媲美的程度,已达到可以实际应用的阶段。
2.3 支持FlowNet2 FlowNet2 是基于深度学习的光流估计网络,早期开源的版本就是基于Caffe框架的,现在终于迁移过来了。 ? FlowNet2 ?
本文首先介绍了什么是视频光流估计;再介绍光流估计的算法原理,包括最为经典的Lucas-Kanade算法和深度学习时代光流估计算法代表FlowNet/FlowNet2; 最后,介绍了视频光流估计的若干应用...图3-2-8 FlowNet2.0 整体框图 作者给出的FlowNet2.0实验结果如图3-2-9,其中给出了5种版本的FlowNet2,FlowNet2、FN2-CSS-ft-sd/FN2-css-ft-sd...FlowNet2是指FlowNet2的完整网络(如图3-2-8),ft代表在真实数据集上进行了fine-tune,sd代表包含small-displacement模块。...因此,实验结果表明FlowNet2达到了所有方法State-of-the-are结果(包括非实时的传统方法),计算效率要比最好的传统方法快两个数量级,达到了实时的要求。...图4-2 光流应用于视频插帧 5.总结 对于稀疏光流,本文提到的Lucas-Kanade是一种经典且有效的算法,对于稠密光流估计,传统方法需要在精度和速度上做出取舍,而基于深度学习的FlowNet2
FlowNet以及FlowNet2证明了CNN可以用于光流估计,尤其是FlowNet2已经达到了传统变分法的精度,但是模型超过100M,SPyNet虽然只有1.2M但是精度不够。...LiteFlowNet是一个兼顾精度和模型大小,速度优势的轻量级模型,大小只有FlowNet2的30分之一,速度是它的1.36倍。
资源和技术干货,可以关注公众号:AIRX社区 1、Cvpr2020 Code CVPR 2020 论文开源项目合集 https://github.com/amusi/CVPR2020-Code 2、Flownet2...借助深层网络进行光流估计 https://github.com/lmb-freiburg/flownet2 3、Awesome Cv Paper Review 计算机视觉各个方向论文速览 https...https://github.com/skanti/Scan2CAD 23、Flownet2 Docker 包含一个Dockerfile和脚本,以构建和运行神经网络在Docker容器中进行光流估计,还提供了一些示例数据来测试网络
本文首先介绍了什么是视频光流估计;再介绍光流估计的算法原理,包括最为经典的Lucas-Kanade算法和深度学习时代光流估计算法代表FlowNet/FlowNet2;最后,介绍了视频光流估计的若干应用。...图3-2-8 FlowNet2.0 整体框图 作者给出的FlowNet2.0实验结果如图3-2-9,其中给出了5种版本的FlowNet2,FlowNet2、FN2-CSS-ft-sd/FN2-css-ft-sd...FlowNet2是指FlowNet2的完整网络(如图3-2-8),ft代表在真实数据集上进行了fine-tune,sd代表包含small-displacement模块。...因此,实验结果表明FlowNet2达到了所有方法State-of-the-are结果(包括非实时的传统方法),计算效率要比最好的传统方法快两个数量级,达到了实时的要求。...总结 对于稀疏光流,本文提到的Lucas-Kanade是一种经典且有效的算法,对于稠密光流估计,传统方法需要在精度和速度上做出取舍,而最新基于深度学习的FlowNet2算法可以实时取得state-of-the-art
Evolution of Optical Flow Estimation with Deep Networks CVPR2017 Code: https://github.com/lmb-freiburg/flownet2
原文: https://ai.googleblog.com/2020/01/google-research-looking-back-at-2019.html 轻量级光流卷积神经网络 FlowNet和FlowNet2...但是要实现准确的流量估算,FlowNet2需要超过1.6亿个参数,并且运行速度很慢。...为了应对这一挑战,基于FlowNet2,研究人员现在开发了一种轻量且有效的卷积网络版本,他们将其称为LiteFlowNet2。新方法通过采用数据保真和基于变分的正则化,解决了经典的光流估计问题。...相较于FlowNet2,新方法在Sintel和KITTI基准测试上都表现更好,模型尺寸小了25.3倍,运行速度快了3.1倍。
总的说来,FlowNet2的网络结构非常复杂,一点都不优雅。 以下是现实场景的光流预测结果,可以看出FlowNet2的结果非常的优秀,在精度和计算量上相比其他方法有明显优势。 ?
此博客的其余部分已自动执行,可以通过以下命令运行: bash scripts/run.sh 运行推理示例 原始推理示例的命令如下: python main.py --inference --model FlowNet2...mpi-sintel/clean/dataset \ --resume /path/to/checkpoints 但是基于fork,这已修改为: python main.py --inference --model FlowNet2...对于这个博客,它被设置为FlowNet2。 --resume参数表示训练模型权重的位置。已使用下载脚本将其下载到checkpoints文件夹中。...python main.py --inference --model FlowNet2 --save_flow \ --inference_dataset ImagesFromFolder \ --inference_dataset_root
已经提供了提升代码可读性的工具,英伟达的代码写出来的代码还是相当难读,因为它压根就没用: 而它只需这么几行代码,就能生成好读不少的代码样式: 不过,网友Ouitos表示,之所以提出这事,他最为关心的还是flownet2
首先,通过运行从https://github.com/NVIDIA/flownet2-pytorch下载并编译FlowNet2 repo的快照python scripts/download_flownet2...训练 首先,通过运行下载FlowNet2检查点文件python scripts/download_models_flownet2.py。
MMFlow 中包含了 8 种光流算法,从经典的FlowNet、FlowNet2、PWC-Net,到2020年的RAFT都有实现;另有 FlyingChairs、Sintel、KITTI 等 7 个光流数据集
论文复现代码中使用了如下深度学习技术: PatchBatch U-Net CGAN Pix to Pix Flownet2-tf flownet2文件夹下的代码源自: https://github.com
研究人员使用NVIDIA Pix2PixHD GAN 模型进行运动估计网络训练,以及FlowNet2和PWC-Net。NVIDIA GPU 用于模型的训练和推理。
在KITTI 2012测试集中,实现了Fl-all = 7.68%,这比包括FlowNet2,PWC-Net,ProFlow和MFF在内的最先进的监督学习方法实现了更好的性能。
关于这一研究,他们在结论部分提到了不足之处——比较依赖此前的研究成果,比如用COLMAP估计单目视频中摄像机的姿态,依赖FlowNet2建立几何约束等等。
英伟达的研究人员发布了三个高质量的库,可以实现pix2pix-HD、Sentiment Neuron和FlowNet2的相关论文,他们还分析了PyTorch中不同数据并行模型的可扩展性。 ?
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云