I en tid av end-to-end djupt lärande, många framsteg i datorseende drivs av stora mängder märkta data. I den optiska flödesinställningen, är det dock svårt att få tät perpixel mark sanning för verkliga scener och därmed sådan data är sällsynt. Därför är den senaste tidens konvolutionsnätverk för optiskt flöde beroende av syntetiska dataset för övervakning, men det är fortfarande en utmaning att skilja mellan utbildnings- och testscenarier. Inspirerad av klassiska energibaserade optiska flödesmetoder, designar vi en oövervakad förlust baserad på ocklusion-aware dubbelriktad flödesuppskattning och den robusta folkräkningen omvandlar för att kringgå behovet av marksanning flöde. På KITI-riktmärkena överträffar vår oövervakade strategi tidigare oövervakade djupa nätverk med stor marginal, och är till och med mer exakt än liknande övervakade metoder som är utbildade enbart på syntetiska datauppsättningar. Genom att välja att finjustera KITTI-utbildningsdata, uppnår vår metod konkurrenskraftig optisk flödesnoggrannhet på KITTI 2012 och 2015-riktmärkena, vilket dessutom möjliggör allmän förutbildning av övervakade nätverk för datauppsättningar med begränsade mängder marksanning.
För att kringgå behovet av optisk flow mark sanning, Meister et al. REF ersätter den övervakade förlusten med occlusionaware dubbelriktad flödesberäkning och tåg FlowNets på ett oövervakat sätt.
UnFlow: Unsupervised Learning of Optical Flow with a Bidirectional Census Loss
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}