Sep, 2017
PWC-Net：使用金字塔、光流矫正和代价体积的卷积神经网络
PWC-Net: CNNs for Optical Flow Using Pyramid, Warping, and Cost Volume
TL;DR我们提出了一种紧凑但有效的卷积神经网络模型，用于光流预测，名为PWC-Net，其通过金字塔处理、扭曲变换和成本体积使用学习功能进行设计，该模型在MPI Sintel最终传递和KITTI 2015基准测试上优于所有发表的光流方法，同时比最近的FlowNet2模型小17倍且易于训练。