本研究提出了一种自监督学习的方法，通过利用非遮挡像素估计可靠的光流，用于学习虚假的遮挡。同时，通过设计一个简单的 CNN 来利用多帧的时间信息来获得更好的光流估计。该方法在 MPI Sintel、KITTI 2012 和 2015 等多个挑战基准测试中取得了最佳性能，并且该自监督预训练模型为监督微调提供了极好的初始化，其微调后的模型在三个数据集上均取得了最先进的结果。

Apr, 2019

本研究提出一种利用基于能量的方法进行光流估计的无监督学习方法以替代对真实场景难以获得的像素精确度地面实况数据的依赖，此方法在 KITTI 基准测试中的表现优于以往的无监督深度网络，甚至比仅在合成数据集上进行训练的类似监督方法更准确，在 KITTI 2012 和 2015 基准测试中具有竞争优势。

Nov, 2017

本文提出了一种基于时空动态模型的无监督光流估计方法，使用视图合成的自我监督学习来提供可靠的运动先验信息，利用邻帧的运动先验来改善光流估计中遮挡区域的监督，采用自我监督知识蒸馏来让模型理解物体在连续动态环境中的运动模式，实验证明该方法在无监督光流估计中取得了最先进的性能并具有记忆开销优势。

Apr, 2023

本文研究了卷积神经网络在无监督学习下学习光流预测的能力；提出了一种新的模型来显式模拟遮挡问题，并使用新颖的变换方式来更好地学习大运动；在 Flying Chairs，MPI-Sintel 和 KITTI 标准数据集上进行了测试，结果表明在 KITTI 数据集上无监督方法的效果优于有监督方法，尤其在该数据集上，我们的方法表现出色。

Nov, 2017

这篇论文提出了一种利用几何一致性作为监督信号的无监督学习框架，可以同时训练单视角深度预测和光流估计模型，在训练过程中，所有网络均进行联合优化，在测试时可以单独应用，实验证明该方法与现有的无监督方法相比具有竞争优势。

Sep, 2018

本文提出了一种使用变换提供的可靠监督信息的框架，通过使用数据增强技术来运行另一个向前传递的过程，并使用原始数据的转换后的预测结果作为自我监督信号，从而得到了多帧轻量级网络的最佳精度。

Mar, 2020

本文介绍了一种从真实图片中快速生成大量准确的光流标注的框架，该框架利用单目深度估计网络构建可能的点云，通过虚拟相机运动合成新视角和对应的光流场，实现对现有数据的有效利用，并提高了视觉光流网络在真实场景中的泛化和特化性能。

Apr, 2021

该研究引入 FlowDA，一个用于光流估计的无监督域自适应框架，结合了无监督光流估计的概念和技术，提出了基于课程学习的自适应课程权重模块，实验证明 FlowDA 在真实场景下优于现有方法，为光流估计性能的提升提供了新的见解。

Dec, 2023

DistractFlow 是一种新颖的数据增强方法，通过引入现实中的干扰来训练光流估计模型。它使用语义上相关的干扰器，通过两个监督损失对原始对和干扰对同时进行训练，实现了在监督学习和自监督学习中扩充训练数据的目的。在多个基准测试数据集上验证实验表明，DistractFlow 相比最新技术达到了更好的性能表现。

Mar, 2023

通过使用无需标签的方法来监督前馈模型，本文提出了一个简单的蒸馏框架，其实例 ZeroFlow 可以在大规模点云上实时进行场景流估计，而不需要人工标注。

May, 2023