Optisk flödesberäkning är en nyckelkomponent i många datorseende system utformade för uppgifter som åtgärdsdetektering eller aktivitetsigenkänning. Trots flera stora framsteg under det senaste årtiondet är dock hanteringen av stora förskjutningar i det optiska flödet fortfarande ett öppet problem. Inspirerad av det stora förskjutningsoptiska flödet av Brox & Malik [6], blandar vårt tillvägagångssätt, kallat DeepFlow, en matchande algoritm med ett varierat tillvägagångssätt för optiskt flöde. Vi föreslår en deskriptor som matchar algoritmen, anpassad till det optiska flödesproblemet, som gör det möjligt att öka prestandan vid snabba rörelser. Den matchande algoritmen bygger på en flerstegsarkitektur med 6 lager, interleading convolutions och max-pooling, en konstruktion som liknar djupa konvolutionsnät. Med hjälp av tät provtagning, gör det möjligt att effektivt hämta kvasi-dense korrespondenser, och har en inbyggd utjämnande effekt på deskriptorer matchar, en värdefull tillgång för integrering i en energiminimering ram för optisk flödesberäkning. DeepFlow hanterar effektivt stora förskjutningar i realistiska videor och visar konkurrenskraftiga prestanda på optiska flödesriktmärken. Dessutom fastställs ett nytt toppmodernt dataset för MPI-Sintel [8].
I REF, Weinzaepfel et al. föreslå en deskriptor som matchar algoritmen (så kallad DeepMatch), som är anpassad till den optiska flödesuppskattningen och kan producera täta korrespondensfält på ett effektivt sätt.
DeepFlow: Large Displacement Optical Flow with Deep Matching
{'venue': '2013 IEEE International Conference on Computer Vision', 'journal': '2013 IEEE International Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}