通过将光流重新描述为全局匹配问题，并使用定制 Transformer 进行特征增强、相关性和 softmax 层进行全局特征匹配、以及自注意力层进行流传播来构建 GMFlow 框架，从而实现高准确性和高效率的光流估计。

Nov, 2021

本文提出了一种学习匹配 - 优化框架 GMFlowNet，将全局匹配引入到直接回归之前，同时引入了基于补丁的重叠注意力来提高匹配质量，实验结果表明 GMFlowNet 在标准基准上性能最佳，能够有效处理大运动和无纹理区域的挑战。

Mar, 2022

本文提出一种单一和原则性网络，用于联合学习立体匹配和流估计的时空对应关系，通过设计的几何连接作为临近时间内的立体对的无监督信号。结果表明，我们的方法对于 KITTI 基准数据集上的无监督深度和流估计都优于几种最先进的基线方法。

May, 2019

本研究基于深度立体匹配中使用的 3D 卷积学习 3D 成本体积和流形成本之间的映射关系，旨在提出一种新的算法，该算法绕过了需要构建 5D 特征体积的要求。具体而言，本研究提出解耦 2D 位移之间的关系，并在每个 2D 位移假设上独立地应用 2D 卷积匹配网络来学习 4D 成本体积，从而实现了独立于位移的成本学习。最后，我们采用 2D soft-argmin 层将成本体积投影到光流估计中。

Oct, 2020

本篇论文介绍了一种学习匹配函数的方法，该方法能自动发现允许视觉外观变化的空间，并学习相关特征在不同相对位置和尺度上的匹配分数的重要性。该算法已在 KITTI、Sintel 和 TimeLapse 数据集上实现了有希望的结果。

Feb, 2015

使用流场匹配的方法，通过引入预训练的图像扩散模型作为先验，允许仅在合成数据上进行训练的深度估计模型在真实图像上得到泛化；引入辅助表面法线损失进一步改进深度估计，模型对深度估计的置信度进行可靠预测，且在复杂自然场景的标准基准上，轻量级的方法表现优秀且计算成本低。

Mar, 2024

我们提出了一种统一的方法来共同学习光流和立体匹配。我们的第一条直觉是，立体匹配可以被建模为光流的一种特殊情况，我们可以利用立体视频背后的三维几何来指导这两种形式的对应关系的学习。然后，我们将这个知识纳入到最先进的自我监督学习框架中，并训练一个单一的网络来估计流和立体。其次，我们揭示了先前自我监督学习方法中的瓶颈，并提出了创建一组新的具有挑战性的代理任务来提高性能的方法。这两个洞察力产生了一个单一的模型，在 KITTI 2012 和 2015 基准测试中，这些模型的准确性甚至超过了包括 PWC-Net 和 FlowNet2 在内的几种最先进的全监督方法。

Apr, 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

本文提出了一种统一的模型形式和模型，可以用于光流、矫正立体匹配和从定位图像中估计无校准立体深度。该模型使用 Transformer 中的交叉注意力机制实现判别特征表示，并在允许跨任务转移的同时，在多个数据集上实现或超过现有最新方法的性能。

Nov, 2022

通过利用在线遮挡识别信息构建扩展可视特征和两个强约束条件，该研究实现了光流预测中对被遮挡点的精确定位，取得了当前领先方法的显著误差减小，对所有点、未被遮挡的点和被遮挡的点分别比 GMA-base 方法 (MATCHFlow (GMA)) 分别减小了 18.6%、16.2% 和 20.1%，在 Sintel clean pass 上位列所有已发布方法之首，代码将会开源。

Mar, 2024