Abstrakt. Vi presenterar en teknik för att lära sig parametrarna i en kontinuerlig tillstånd Markov slumpmässiga fält (MRF) modell av optiskt flöde, genom att minimera träningsförlusten för en uppsättning mark-truth bilder med hjälp av samtidig perturbation stokastisk approximation (SPSA). Användningen av SPSA för att direkt minimera träningsförlusten ger flera fördelar jämfört med det mesta tidigare arbetet med att lära sig MRF-modeller för lågseende, som istället syftar till att maximera sannolikheten för data med tanke på modellparametrarna. I synnerhet optimerar vårt tillvägagångssätt uttryckligen det felkriterium som används för att utvärdera flödesfältets kvalitet, hanterar naturligt saknade datavärden i markens sanning, och kräver inte de typer av approximationer som nuvarande metoder använder för att ta itu med den oåtkomliga karaktären hos uppskattningen av maximal likhet för sådana problem. Vi visar att vår metod uppnår toppmoderna resultat och kräver bara ett mycket litet antal träningsbilder. Vi finner också att vår metod generaliserar väl till osedda data, inklusive data med helt andra egenskaper än träningssetet.
En annan nyligen föreslagna tillvägagångssätt för att lära sig parametrarna för en kontinuerlig-state MRF-modell använder samtidig perturbation stokastisk approximation (SPSA) för att minimera träningsförlusten över en uppsättning av marksanning bilder REF.
Learning for optical flow using stochastic optimization
{'venue': 'In Proceedings of the European conference on computer vision', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}