FlowCaps：基于胶囊网络的光流估计方法及其在动作识别中的应用
计算机视觉与模式识别
2020-11-10 v1
摘要
胶囊网络（CapsNets）近来在多数计算机视觉任务中展现出潜力，尤其在与场景理解相关的任务上。本文探索 CapsNet 在光流估计中的能力，而该任务中卷积神经网络（CNNs）已优于其他方法。我们提出一种基于 CapsNet 的架构，称为 FlowCaps，其试图与其 CNN 对应方法相比：a) 通过更细粒度、运动特定且更具可解释性的编码（对光流估计至关重要）实现更好的对应匹配；b) 实现泛化能力更好的光流估计；c) 利用更少的真值数据；d) 在取得良好性能的同时显著降低计算复杂度。
引用
@article{arxiv.2011.03958,
title = {FlowCaps: Optical Flow Estimation with Capsule Networks For Action Recognition},
author = {Vinoj Jayasundara and Debaditya Roy and Basura Fernando},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.03958},
year = {2020}
}