【摘 要】
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光流估计是计算机视觉的核心问题之一,在行为识别、视频编辑、自动驾驶等方面都有着广泛的应用。光流表征着三维空间中运动对象在投影面上像素位移的瞬时状态。传统光流估计方法以变分法为基础,但这类方法的准确率与实时性较低。近年来,基于深度学习的光流估计方法凭借实时性高、结果精确等优点,已成为光流研究领域的主要研究热点。目前,现有基于深度学习的方法缺少视频帧间相关度的分析与利用,为此提出一种基于视频帧间相关度
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光流估计是计算机视觉的核心问题之一,在行为识别、视频编辑、自动驾驶等方面都有着广泛的应用。光流表征着三维空间中运动对象在投影面上像素位移的瞬时状态。传统光流估计方法以变分法为基础,但这类方法的准确率与实时性较低。近年来,基于深度学习的光流估计方法凭借实时性高、结果精确等优点,已成为光流研究领域的主要研究热点。目前,现有基于深度学习的方法缺少视频帧间相关度的分析与利用,为此提出一种基于视频帧间相关度的光流估计方法。首先,采用残差卷积神经网络构建用于挖掘图像深层要素的特征编码器,对连续两帧图像进行孪生特征编码,以提取更利于光流计算的图像特征。其次,对光流场景进行了深入分析,采用光流场景中连续两帧间像素位移不会过大的特点,建立了连续帧间像素的相关度模型,并通过该模型指导连续帧间的稠密视觉相似度计算。该过程中,根据光流场景的特性对特征图进行分块处理,块内特征像素共享位移场景。通过设定位移阈值及相应的强弱相关因子,计算两帧像素间的相关性,以此构建基于相关度的视觉相似性计算模块,输出高分辨率计算结果并采样生成代价体积。再次,以GRU循环神经网络为基础构建迭代更新网络,进行多次迭代更新得到可视化的光流估计结果。最后,在KITTI-2015和MPI-Sintel大型公开数据集上进行实验分析,结果表明,以KITTI-Fl为性能度量时,相较于FlowNet2.0、PWC-Net、以及RAFT（Recurrent All-Pairs Field Transforms for Optical Flow）等均有提升,在EPE（End-Point-Error）性能度量上,与LiteFlowNet2等几种主流方法相比误差更少。除了客观的性能度量外,主观上也能够更好的捕捉图像运动的细节,估计出更精细的结果。该论文有图32幅,表6个,参考文献66篇。
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