Nyligen har convolutional nätverk (convnets) visat sig användbara för att förutsäga optiskt flöde. Mycket av denna framgång bygger på tillgången till stora dataset som kräver dyra och involverade datainsamling och mödosam märkning. För att kringgå dessa utmaningar föreslår vi en oövervakad strategi (dvs. utan att utnyttja jordtruth-flödet) för att träna ett konvnet end-to-end för att förutsäga optiskt flöde mellan två bilder. Vi använder en förlustfunktion som kombinerar en dataterm som mäter fotometrisk kontinuitet över tid med en rumslig term som modellerar den förväntade variationen av flödet över bilden. Tillsammans utgör dessa förluster ett mått på förlusterna baserat på jordtruth-flödet. Empiriskt visar vi att en stark konvnetbaslinje tränad med den föreslagna oövervakade metoden överträffar samma nätverk tränade med övervakning på KITI-datasetet.
Yu m.fl. Ref-förvrängd utgång baserad på förutsagt optiskt flöde som en fotometrisk förlust för oövervakad optisk flödesinlärning.
Back to Basics: Unsupervised Learning of Optical Flow via Brightness Constancy and Motion Smoothness
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}