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2018-09-14flownet

2018-09-14flownet

作者: 镜中无我 | 来源:发表于2019-02-18 17:20 被阅读0次

    论文

    解决问题:

    估计光流需要解决的问题更加复杂,不只是提取单帧图像的代表特征,还需要匹配两张图片相应特征的对应位置,这就对CNNs的架构提出了更加更高的要求

    尝试:

    通过设置关联层来匹配两张图片之间的特征,主要是通过CNN提取的强特征来匹配,然后通过这些matching来获取optical flow

    then 发现关联层并不必要
    note:the optical flow ground truth is difficult to find from the realistic video material
    refinement:

    upsample: interpolation
    upconvolution
    图像恢复

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