Vi presenterar en kompakt men effektiv CNN-modell för optiskt flöde, kallad PWC-Net. PWC-Net har utformats enligt enkla och väletablerade principer: pyramidisk bearbetning, warpning och användning av en kostnadsvolym. Gjutet i en läsbar funktionspyramid använder PWC-Net den aktuella optiska flödesberäkningen för att förvränga CNN-funktionerna i den andra bilden. Den använder sedan de förvrängda funktionerna och funktionerna i den första bilden för att konstruera en kostnadsvolym, som bearbetas av ett CNN för att uppskatta det optiska flödet. PWC-Net är 17 gånger mindre i storlek och lättare att träna än den senaste FlowNet2 modellen. Dessutom överträffar det alla publicerade optiska flödesmetoder på MPI Sintel-slutkortet och KITI 2015-riktmärken, som körs på ca 35 fps på Sintel upplösning (1024×436) bilder. Våra modeller finns tillgängliga på vår projektwebbplats.
PWC-Net REF använder den aktuella flödesberäkningen för att förvränga CNN-funktionerna i den andra bilden.
PWC-Net: CNNs for Optical Flow Using Pyramid, Warping, and Cost Volume
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}