光流预测一直都是计算机视觉中的经典问题，同时又是解决很多其他问题的基础而备受关注，例如，运动估计、运动分割和行为识别。随着深度神经网络技术在计算机视觉领域中引发的技术变革，基于深度神经网络的光流预测算法应运而生。本文中，SIGAI将以FlowNet到FlowNet2.0的演变，来和大家一起领略基于CNN（卷积神经网络）的光流算法的诞生与发展。
近年来，深度学习技术，作为一把利剑，广泛地应用于计算机视觉等人工智能领域。如今时常见诸报端的“人工智能时代”，从技术角度看，是“深度学习时代”。
近年来，深度学习技术，作为一把利剑，广泛地应用于计算机视觉等人工智能领域。如今时常见诸报端的“人工智能时代”，从技术角度看，是“深度学习时代”。光流估计是计算机视觉研究中的一个重要方向，然而，因为其不容易在应用中“显式”地呈现，而未被大众熟知。随着计算机视觉学界从图像理解转向视频理解，互联网用户从发布图片朋友圈转向发布短视频，人们对视频的研究和应用的关注不断增强。光流估计作为视频理解的隐形战士，等着我们去寻找其踪迹。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。希望对光流估计的算法和应用有个较为全面的介绍。
基于深度学习的视频分类包含非常多的方法，如3D卷积，双流法，LSTM时序模型等，在有三AI知识星球中有非常多的相关模型解读，案例如下：
欢迎大家来到《知识星球》专栏，这两天有三AI知识星球会更新一些光流估计相关的网络介绍，在视频分析等任务中，光流有着举足轻重的地位。
OpenCV 4.4.0 于2020年7月18日正式发布，不得不说OpenCV 作为最大开源的图像处理工具，提供的内容太全面了，对小白友好度很高。不仅算法众多，而且文档、源码、各平台下的SDK都极易获取/访问。
本博客将重点关注光流，这将通过从标准的sintel数据和自定义舞蹈视频生成光流文件来完成。
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FlowNet 2.0: Evolution of Optical Flow Estimation with Deep Networks CVPR2017 Code: https://github.com/lmb-freiburg/flownet2
今天一早，营长像往常一样打开手机，来Reddit上看看大家都在讨论啥。 网友Ouitos被人抄代码并改License的声讨，顿时激起了营长的义愤。 仔细看看，搞事的这货竟然还是英伟达！！ 根据网友Ou
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好，本周的AI Scholar Weekly栏目又和大家见面啦！
光流（Optical Flow），字面理解为“光的流动”，更准确的说法为：时变图像上的二维运动场，是视频数据的重要视觉线索，在动作识别、视频理解、视频分割、目标跟踪以及全景拼接等领域，都有广泛应用。
http://blog.csdn.net/hysteric314/article/details/50529804
Pytorch实现了我们的高分辨率（例如2048x1024）逼真的视频到视频转换方法。
本次研究论文题目为：Future Frame Prediction for Anomaly Detection -- A New Baseline。
安妮 编译自 PyTorch官网 今天，PyTorch公开发布一周年了。 这个自诞生之日起就火热的深度学习框架，这一年是怎样的成长轨迹？刚刚，PyTorch团队在官网上发文，盘点了PyTorch上一年的进展、大事件和社区情况，并和其他框架进行了对比。 总体来说战绩是这样的—— GitHub上有87769行Python代码导入了torch GitHub上3983个资源库在命名或描述中提到了PyTorch PyTorch文件的下载量超50万次，具体说达到了651916次 5400个用户写了21500篇帖子，在
第一步把tensorflow保存的.ckpt模型转为pb模型, 并记下模型的输入输出名字.
开发一种将单张照片变成可信视频的方法一直是该领域的一个挑战。华盛顿大学和 Facebook 的研究人员使用深度学习将静止图像转换为逼真的动画循环视频。
随着深度学习的发展，图像语义分割任务取得了很大的突破，然而视频语义分割仍然是一个十分具有挑战性的任务，本文将会介绍视频语义分割最近几年顶会上的一些工作。
光流是计算机视觉的一个基本任务，它描述了视频中的运动信息，相关技术广泛应用于视频理解和处理、物体跟踪、三维重建、自动驾驶等场景。近日，来自香港中文大学和腾讯AI实验室团队的一篇论文入选了CVPR2019。
它本乖乖坐在小桌板上专心卖萌，房间却突然暗了下来，还有奇怪的小光球开始绕着它转圈圈！
光流计算作为计算机视觉的一个长期基本任务，其重要性显而易见。由于运动视觉处理的特殊性，光流作为后面高级视觉处理的输入，对其准确度、实时性都有着极高的要求，光流计算的性能会直接影响其后的高级视觉处理。
深度学习方法已经在使用大量数据进行监督的计算机视觉问题上取得了优秀成果 [10，17，19]。然而，对许多需要密集连续值输出的视觉问题而言，全面收集真实数据繁琐或不切实际 [6]。本文主要针对以下四个问题：单目深度预测、摄像机运动估计、光流和运动分割。之前的研究已经试着用真实数据 [5] 和合成数据 [4] 通过监督学习解决这些问题。然而在真实数据和合成数据间还是存在现实差距，真实数据不仅有限，而且不准确。例如，一般用 LIDAR 获取的深度真实数据 [6] 是稀疏的。此外，也没有可以提供真实光流数据的传感器，所以所有现有的存有真实图像的数据集都有其局限性或类似 [2,6,12]。运动分割真实数据需要手动标记一张图中所有的像素 [23]。
本文分享几篇近期值得关注的 CVPR 2021 的开源论文，包括图像到图像翻译、全景分割、语义分割、域适应、图像检索、无监督学习，以及一篇关于首次对从人们相互注视的图像/视频中学习弱监督的三维视线范式（LAEO）的研究。
选自PyTorch 机器之心编译 今天 PyTorch 刚好一周年。自发布以来，由于调试、编译等多方面的优势，它成为 2017 年热度极高的框架之一。本文内容介绍了开源一周年以来，PyTorch 取得的成绩。在一些指标上，PyTorch 也与 TensorFlow 做了同期对比。PyTorch 是不是 2017 年的明星框架？ 📷 Yann LeCun Twitter 截止到今天，PyTorch 已公开发行一周年。一年以来，我们致力于打造一个灵活的深度学习研究平台。一年以来，PyTor
选自PyTorch 机器之心编译 今天 PyTorch 刚好一周年。自发布以来，由于调试、编译等多方面的优势，它成为 2017 年热度极高的框架之一。本文内容介绍了开源一周年以来，PyTorch 取得的成绩。在一些指标上，PyTorch 也与 TensorFlow 做了同期对比。PyTorch 是不是 2017 年的明星框架？ Yann LeCun Twitter 截止到今天，PyTorch 已公开发行一周年。一年以来，我们致力于打造一个灵活的深度学习研究平台。一年以来，PyTorch 社区中的用户不断做出
技术解析是由美团点评无人配送部技术团队主笔，每期发布一篇无人配送领域相关技术解析或应用实例，本期为您带来的是基于光流的视频目标检测系列文章解读。
这项研究由来自华盛顿大学、弗吉尼亚理工学院和 Facebook 的研究者合作完成。
还记得那个用论文外观判断论文质量的研究吗？在那份研究中，身为顶会领域主席的作者 Jia-Bin Huang 被自己开发的系统拒了稿，引来了大批社区成员的围观。最近，他和合作者提出了一项新的计算机视觉方法，可以让厨房「水漫金山」，让天空下起「彩球雨」……
已知卷积神经网络在具有足够的标记数据的情况下非常擅长学习输入输出关系。因此，采用端到端的学习方法来预测光流：
2017年3月10日，Momenta老司机带你读Paper，第三趟车已出发！你，跟得上吗？
1.DeepVO: A Deep Learning approach for Monocular Visual Odometry；
Generalizing to the Open World Deep Visual Odometry with Online Adaptation
FlowNet: Learning Optical Flow with Convolutional Networks ICCV2015 Code: https://lmb.informatik.uni-freiburg.de/Publications/2015/DFIB15/
【导读】 1月19日，PyTorch团队对PyTorch发布一年来的成长轨迹做了总结。在过去一年里，PyTorch资源包的下载量超50万次、PyTorch频频出现在各种会议中。然后强调了，PyTorch社区的众多成员对PyTorch做了很多贡献，使其变得更好用、更强大。最后推荐了出官方文档之外，一些好用PyTorch教程和书籍。PyTorch作为当前python深度学习的流行框架，在过去一年了展现了强大的生命力和前景，本文对PyTorch做了很全面的总结，值得所有深度学习从业者和研究人员深入了解！ 专知公众
作者 黄志标：中国科学院大学硕士，京东AI与大数据部算法工程师。 擅长图像检索、深度学习领域。曾参与京东的上亿重图检测项目，目前主要负责京东全景主图、视频审核项目。 安山：山东大学机器人研究中心硕士，京东AI与大数据部资深算法工程师。 研究兴趣为大规模图像检索、计算机视觉。负责京东图像搜索引擎、知识产权保护、深度学习算法移动化。在计算机视觉领域获得2项发明专利授权，另有十余项专利申请。 据京东财报显示，京东集团第二季度净利润达9.765亿，年度活跃用户达2.583亿，订单完成量为5.912亿。扎实的用户基
2017 年 1 月，Facebook 开源 PyTorch，短短一年时间，PyTorch 便发展成一线开发者争相使用的工具。这一年间，有哪些研究人员对 PyTorch 的发展做出了贡献？关于 PyTorch 的经典课程有哪些？它经历了什么样的改变？研究人员又带来了哪些创新？（原文：http://pytorch.org/2018/01/19/a-year-in.html ）
本文《反向传播算法推导-全连接神经网络》系SIGAI原创，只供学习使用，未经允许，不得转载，不得用于商业用途。如需获取PDF全文，可搜索关注公众号SIGAICN。(http://suo.im/4JJ6Ke)
三维数据通常可以用不同的格式表示，包括深度图像、点云、网格和体积网格。点云表示作为一种常用的表示格式，在三维空间中保留了原始的几何信息，不需要任何离散化。因此，它是许多场景理解相关应用（如自动驾驶和机器人）的首选表示。近年来，深度学习技术已成为计算机视觉、语音识别、自然语言处理、生物信息学等领域的研究热点，然而，三维点云的深度学习仍然面临着数据集规模小、维数高、非结构化等诸多挑战三维点云。在此基础上，本文对基于点云数据下的深度学习方法最新进展做了详解，内容包括三维形状分类、三维目标检测与跟踪、三维点云分割三大任务。
前言 这里是我第一次看完论文之后的疑虑。。。可跳过 本篇文章中使用到了光流，光流是什么？ 颜色表示不同的运动方向，深浅就表示运动的快慢
光流的概念是大佬James J. Gibson在1950年首先提出来的，是空间运动物体在成像平面上的像素运动的瞬时速度，是利用图像序列中像素的变化以及相邻帧之间的相关性，来找到上一帧跟当前帧的像素点之间存在的对应关系，从而计算出相邻帧之间像素点的运动信息的一种方法。一般而言，光流是由于场景中前景目标本身的移动、相机的运动，或者两者的共同运动所产生的。
Pytorch凭借动态图机制，获得了广泛的使用，大有超越tensorflow的趋势，不过在工程应用上，TF仍然占据优势。有的时候我们会遇到这种情况，需要把模型应用到工业中，运用到实际项目上，TF支持的PB文件和TF的C++接口就成为了有效的工具。今天就给大家讲解一下Pytorch转成Keras的方法，进而我们也可以获得Pb文件，因为Keras是支持tensorflow的，我将会在下一篇博客讲解获得Pb文件，并使用Pb文件的方法。
• 数据集：distilled Kitti Lidar-Motion dataset
Deep Feature Flow for Video Recognition CVPR2017 Code: https://github.com/msracver/Deep-Feature-Flow
[9] 深度卷积神经网络演化历史及结构改进脉络-40页长文全面解读【获取码】SIGAI0508.
其中CV君以为最为值得关注的是密歇根大学发布的VirTex算法，从文字描述中训练视觉模型，得到更具表示能力的主干网络，在多个视觉任务中表现优异。这种结合CV 与NLP的工作，也许是未来CV能走的更远的重要方向。
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