Open-DDVM：扩散模型用于光流估计的复现与扩展
计算机视觉与模式识别
2023-12-05 v1
摘要
最近，Google提出了DDVM，首次证明了一个通用的图像到图像翻译任务的扩散模型在光流估计任务上表现非常出色，无需像RAFT那样的特定设计。然而，DDVM仍然是一个闭源模型，具有昂贵且私有的Palette风格预训练。在本技术报告中，我们通过复现DDVM呈现了第一个开源版本。我们研究了几种设计选择，并找到了重要的那些。通过在4个GPU上使用40k公共数据进行训练，我们的复现达到了与闭源DDVM相当的性能。代码和模型已在https://github.com/DQiaole/FlowDiffusion_pytorch发布。
引用
@article{arxiv.2312.01746,
title = {Open-DDVM: A Reproduction and Extension of Diffusion Model for Optical Flow Estimation},
author = {Qiaole Dong and Bo Zhao and Yanwei Fu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.01746},
year = {2023}
}
备注
Technical Report