Lärande baserade metoder har ännu inte uppnått sin fulla potential i optisk flödesuppskattning, där deras prestanda fortfarande spår heuristiska metoder. I detta dokument presenterar vi en CNN-baserad patchmatchningsmetod för optisk flödesberäkning. Ett viktigt bidrag till vår strategi är en ny tröskelförlust för Siamese-nätverken. Vi visar att vår förlust presterar klart bättre än befintliga förluster. Det gör det också möjligt att påskynda träningen med en faktor på 2 i våra tester. Dessutom presenterar vi ett nytt sätt att beräkna CNN-baserade funktioner för olika bildskalor, som fungerar bättre än befintliga metoder. Vi diskuterar också nya sätt att utvärdera robustheten hos utbildade funktioner för applicering av patchmatchning för optiskt flöde. En intressant upptäckt i vår tidning är att lågpassfiltrering av funktionskartor kan öka robustheten hos funktioner som skapas av CNN. Vi bevisade konkurrenskraften i vår strategi genom att skicka in den till KITI 2012, KITI 2015 och MPI-Sintel utvärderingsportaler där vi fick toppmoderna resultat på alla tre datauppsättningar.
Senare, REF föreslår en robust tröskelgångjärn förlust för Siamese nätverk för att lära CNN-baserade patch matchningsfunktioner.
CNN-Based Patch Matching for Optical Flow with Thresholded Hinge Embedding Loss
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}