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OFR-Net: Optical Flow Refinement with a Pyramid Dense Residual Network OFR-Net: 피라미드 밀도 잔여 네트워크를 사용한 광학 흐름 개선

Liping ZHANG, Zongqing LU, Qingmin LIAO

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요약 :

본 논문에서는 광학 흐름 개선을 위해 OFR-Net이라는 새롭고 효과적인 컨벌루션 신경망 모델을 제안합니다. OFR-Net은 이미지와 광학 흐름 필드 간의 공간 상관 관계를 활용합니다. 인코더와 디코더 내부 및 사이의 잔여 연결, 조밀한 연결 및 건너뛰기 연결을 갖춘 피라미드형 코덱 구조를 채택하여 로컬 및 전역적으로 다양한 규모의 기능을 포괄적으로 융합합니다. 또한 대규모 변위 미세 조정 오류를 제한하기 위해 뒤틀림 손실을 도입합니다. FlyingChairs 및 MPI Sintel 데이터 세트에 대한 일련의 실험은 OFR-Net이 다양한 방법으로 예측된 ​​광학 흐름을 효과적으로 개선할 수 있음을 보여줍니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E103-A No.11 pp.1312-1318
발행일
2020/11/01
공개일
2020/04/30
온라인 ISSN
1745-1337
DOI
10.1587/transfun.2020EAL2024
원고의 종류
LETTER
범주
컴퓨터 그래픽

작성자

Liping ZHANG
  Tsinghua University
Zongqing LU
  Tsinghua University
Qingmin LIAO
  Tsinghua University

키워드