UPFlow：用于无监督光流学习的上采样金字塔
计算机视觉与模式识别
2021-06-03 v2
摘要
我们提出一种通过改进金字塔网络上采样与学习来实现无监督光流估计的学习方法。我们设计了一个自引导上采样模块，以解决金字塔层级间双线性上采样引起的插值模糊问题。此外，我们提出一种金字塔蒸馏损失，通过以最精细光流作为伪标签来对中间层级施加监督。通过将这两个组件集成在一起，我们的方法在多个主流基准（包括 MPI-SIntel、KITTI 2012 和 KITTI 2015）上实现了无监督光流学习的最佳性能。特别地，我们在 KITTI 2012 上达到 EPE=1.4，在 KITTI 2015 上达到 F1=9.38%，分别比先前最优方法高出 22.2% 和 15.7%。
引用
@article{arxiv.2012.00212,
title = {UPFlow: Upsampling Pyramid for Unsupervised Optical Flow Learning},
author = {Kunming Luo and Chuan Wang and Shuaicheng Liu and Haoqiang Fan and Jue Wang and Jian Sun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.00212},
year = {2021}
}