https://github.com/lmb-freiburg/flownet2 https://v.qq.com/x/page/c0503q9j8hf.html ?...https://github.com/lmb-freiburg/flownet2 http://blog.csdn.net/hysteric314/article/details/50529804 http
FlowNet2训练策略 (源自[2]) FlyingThings3D S_short即为FlowNet中的训练策略，FlowNet2中增加S_long策略和S_fine策略。...最后，再利用一个新的小网络对FlowNet2-CSS-ft-sd的结果和FlowNet2-SD的结果进行融合，并将整个网络体系命名为FlowNet2。结构如下： ?...下面我们看一下各种情况下FlowNet2的输出结果： ?...综上，FlowNet2-CSS与FlowNet2-SD做到了很好地互补，共同保证了FlowNet2在各种情况下的预测质量。...文中还通过将FlowNet2的预测结果直接用于运动分割和动作识别的任务中，证明FlowNet2的精度已完全可以和其他传统算法媲美的程度，已达到可以实际应用的阶段。
2.3 支持FlowNet2 FlowNet2 是基于深度学习的光流估计网络，早期开源的版本就是基于Caffe框架的，现在终于迁移过来了。 ? FlowNet2 ?
本文首先介绍了什么是视频光流估计；再介绍光流估计的算法原理，包括最为经典的Lucas-Kanade算法和深度学习时代光流估计算法代表FlowNet/FlowNet2； 最后，介绍了视频光流估计的若干应用...图3-2-8 FlowNet2.0 整体框图 作者给出的FlowNet2.0实验结果如图3-2-9，其中给出了5种版本的FlowNet2,FlowNet2、FN2-CSS-ft-sd/FN2-css-ft-sd...FlowNet2是指FlowNet2的完整网络(如图3-2-8)，ft代表在真实数据集上进行了fine-tune，sd代表包含small-displacement模块。...因此，实验结果表明FlowNet2达到了所有方法State-of-the-are结果（包括非实时的传统方法），计算效率要比最好的传统方法快两个数量级，达到了实时的要求。...图4-2 光流应用于视频插帧 5.总结 对于稀疏光流，本文提到的Lucas-Kanade是一种经典且有效的算法，对于稠密光流估计，传统方法需要在精度和速度上做出取舍，而基于深度学习的FlowNet2
FlowNet以及FlowNet2证明了CNN可以用于光流估计，尤其是FlowNet2已经达到了传统变分法的精度，但是模型超过100M，SPyNet虽然只有1.2M但是精度不够。...LiteFlowNet是一个兼顾精度和模型大小，速度优势的轻量级模型，大小只有FlowNet2的30分之一，速度是它的1.36倍。
资源和技术干货，可以关注公众号：AIRX社区 1、Cvpr2020 Code CVPR 2020 论文开源项目合集 https://github.com/amusi/CVPR2020-Code 2、Flownet2...借助深层网络进行光流估计 https://github.com/lmb-freiburg/flownet2 3、Awesome Cv Paper Review 计算机视觉各个方向论文速览 https...https://github.com/skanti/Scan2CAD 23、Flownet2 Docker 包含一个Dockerfile和脚本，以构建和运行神经网络在Docker容器中进行光流估计，还提供了一些示例数据来测试网络
本文首先介绍了什么是视频光流估计；再介绍光流估计的算法原理，包括最为经典的Lucas-Kanade算法和深度学习时代光流估计算法代表FlowNet/FlowNet2；最后，介绍了视频光流估计的若干应用。...图3-2-8 FlowNet2.0 整体框图 作者给出的FlowNet2.0实验结果如图3-2-9，其中给出了5种版本的FlowNet2,FlowNet2、FN2-CSS-ft-sd/FN2-css-ft-sd...FlowNet2是指FlowNet2的完整网络(如图3-2-8)，ft代表在真实数据集上进行了fine-tune，sd代表包含small-displacement模块。...因此，实验结果表明FlowNet2达到了所有方法State-of-the-are结果（包括非实时的传统方法），计算效率要比最好的传统方法快两个数量级，达到了实时的要求。...总结 对于稀疏光流，本文提到的Lucas-Kanade是一种经典且有效的算法，对于稠密光流估计，传统方法需要在精度和速度上做出取舍，而最新基于深度学习的FlowNet2算法可以实时取得state-of-the-art
Evolution of Optical Flow Estimation with Deep Networks CVPR2017 Code: https://github.com/lmb-freiburg/flownet2
原文： https://ai.googleblog.com/2020/01/google-research-looking-back-at-2019.html 轻量级光流卷积神经网络 FlowNet和FlowNet2...但是要实现准确的流量估算，FlowNet2需要超过1.6亿个参数，并且运行速度很慢。...为了应对这一挑战，基于FlowNet2，研究人员现在开发了一种轻量且有效的卷积网络版本，他们将其称为LiteFlowNet2。新方法通过采用数据保真和基于变分的正则化，解决了经典的光流估计问题。...相较于FlowNet2，新方法在Sintel和KITTI基准测试上都表现更好，模型尺寸小了25.3倍，运行速度快了3.1倍。
总的说来，FlowNet2的网络结构非常复杂，一点都不优雅。 以下是现实场景的光流预测结果，可以看出FlowNet2的结果非常的优秀，在精度和计算量上相比其他方法有明显优势。 ?
此博客的其余部分已自动执行，可以通过以下命令运行： bash scripts/run.sh 运行推理示例 原始推理示例的命令如下： python main.py --inference --model FlowNet2...mpi-sintel/clean/dataset \ --resume /path/to/checkpoints 但是基于fork，这已修改为： python main.py --inference --model FlowNet2...对于这个博客，它被设置为FlowNet2。 --resume参数表示训练模型权重的位置。已使用下载脚本将其下载到checkpoints文件夹中。...python main.py --inference --model FlowNet2 --save_flow \ --inference_dataset ImagesFromFolder \ --inference_dataset_root
已经提供了提升代码可读性的工具，英伟达的代码写出来的代码还是相当难读，因为它压根就没用： 而它只需这么几行代码，就能生成好读不少的代码样式： 不过，网友Ouitos表示，之所以提出这事，他最为关心的还是flownet2
首先，通过运行从https://github.com/NVIDIA/flownet2-pytorch下载并编译FlowNet2 repo的快照python scripts/download_flownet2...训练 首先，通过运行下载FlowNet2检查点文件python scripts/download_models_flownet2.py。
MMFlow 中包含了 8 种光流算法，从经典的FlowNet、FlowNet2、PWC-Net，到2020年的RAFT都有实现；另有 FlyingChairs、Sintel、KITTI 等 7 个光流数据集
论文复现代码中使用了如下深度学习技术： PatchBatch U-Net CGAN Pix to Pix Flownet2-tf flownet2文件夹下的代码源自： https://github.com
研究人员使用NVIDIA Pix2PixHD GAN 模型进行运动估计网络训练，以及FlowNet2和PWC-Net。NVIDIA GPU 用于模型的训练和推理。
在KITTI 2012测试集中，实现了Fl-all = 7.68％，这比包括FlowNet2，PWC-Net，ProFlow和MFF在内的最先进的监督学习方法实现了更好的性能。
关于这一研究，他们在结论部分提到了不足之处——比较依赖此前的研究成果，比如用COLMAP估计单目视频中摄像机的姿态，依赖FlowNet2建立几何约束等等。
英伟达的研究人员发布了三个高质量的库，可以实现pix2pix-HD、Sentiment Neuron和FlowNet2的相关论文，他们还分析了PyTorch中不同数据并行模型的可扩展性。 ?
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