Vi presenterar DDFlow, en data destillation metod för att lära optisk flödesuppskattning från omärkta data. Tillvägagångssättet destillerar tillförlitliga förutsägelser från ett lärarnätverk, och använder dessa förutsägelser som anteckningar för att vägleda ett studentnätverk för att lära sig optiskt flöde. Till skillnad från befintligt arbete som bygger på hantverksmässiga energitermer för att hantera ocklusion, är vår strategi datadriven, och lär sig optiskt flöde för ockluded pixlar. Detta gör att vi kan träna vår modell med en mycket enklare förlustfunktion, och uppnå en mycket högre noggrannhet. Vi gör en noggrann utvärdering av de utmanande Flying Chairs, MPI Sintel, KITI 2012 och 2015 riktmärken, och visar att vår strategi avsevärt överträffar alla befintliga oövervakade inlärningsmetoder, medan körs i realtid.
Mycket nyligen, DDFlow REF föreslår en data destillation metod för att lära sig det optiska flödet av ockluded pixlar, som fungerar särskilt bra för pixlar nära bildgränser.
DDFlow: Learning Optical Flow with Unlabeled Data Distillation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}