FlowNet: Learning Optical Flow with Convolutional Networks

  1. Introduction 雖然光流估計需要精確的每像素定位，但也需要在兩個輸入圖像之間找到對應。這不僅需要學習圖像特徵表示，還需要學習如何在兩個圖像的不同位置匹配它們。由於不清楚這個任務是否可以用標準的CNN體系結構來解決，我們還開發了一個具有相關層的體系結構（FlowNetC），該體系結構明確地提供了匹配功能。其（flownetc中聯繫層）目的是利用卷積網絡的能力來學習不同級別的強特性

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