。本文是在校期间写的部分阅读笔记，贴出来，以供参考。1. Real-Time Moving Object Detection for Video Surveillance 对视频帧进行4×4的Patch，然后用DCT提出系数向量（Coefficient
提出了flownet结构，也就是flownet-v1（现在已经更新到flownet-v2版本），flownet-v1中包含两个版本，一个是flownet-v1S（simple），另一个是flownet-v1C（correlation）。 提出了著名的Flying chairs数…
原创
2021-05-20 16:06:11
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基于python-opencv程序对光流法的理解光流法的定义Lucas-Kanade光流原理Shi-Tomasi角点检测python-opencv代码demo光流法的定义光流法是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度，是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法。一般而言，光流是由于场景中前
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2023-11-20 07:29:07
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flownet2网络是什么flownet2网络是一个对光流进行深度学习的网络，flownet2实际上是在flownet的基础上对网络的结构和训练方法进行了优化。 flownet提出两种新的网络结构分别为flownetC和flownetS，其中flownetC以一对图片作为输入，先通过卷积提取一部分特征之后，然后通过correlation算子 比较两张图片中的特征。 flownet论文中分别对这两种
1、Cvpr2020 CodeCVPR 2020 论文开源项目合集https://github.com/amusi/CVPR2020-Code2、Flownet2借助深层网络进行光流估计https://github.com/lmb-freiburg/flownet23、Awesome Cv Paper Review计算机视觉各个方向论文速览https://github.com/
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2022-07-29 09:07:49
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作者：Albert Lee1、Cvpr2020 CodeCVPR 2020 论文开源项目合集https://github.com/amusi/CVPR2020-Code2、Flownet2借助深层网络进行光流估计https://github.com/lmb-freiburg/flownet23、Awesome Cv Paper Review计算机视觉各个方向论文速览https
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2022-07-28 10:26:57
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编辑丨极市平台导读 MMFlow 中包含了 8 种光流算法，从经典的FlowNet、FlowNet2、PWC-Net，到2020年的RAFT都有实现；另有 FlyingChairs、Sintel、KITTI 等 7 个光流数据集；以及多种光流的评价方法，光流文件读写和可视化方法。光流（Optical Flow），字面理解为“光的流动”，更准确的说法为：时变图像上的二维运动场，是视频数据的
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2022-10-09 22:50:55
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Cuda 11.1 + 30系显卡 + Pytorch 1.8.0 + Ubuntu 18.04 安装FlowNet2.0环境配置CUDA旧版本pytorch环境新版本pytorch环境编译使用旧版本编译，获取编译命令用旧版本编译命令在新版本下编译测试 30系显卡不支持低版本的cuda，所以只能使用新版本的pytorch，在安装编译FlowNet2.0里三个自定义层的包时由于版本原因各种报错，
光流，liteflownetcode:mmflowCVPR20181. 前言FlowNet2是最先进的光流估计卷积神经网络(CNN)，需要超过160M的参数来实现精确的流量估计。在
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2021-12-28 10:49:11
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项目说明本项目分为两个部分，第一部分是CV进行光流估计的演示，第二部分是深度学习解决光流估计的开山之作：Flownet的飞桨复现加个链接RAFT 光流估计模型OpenCV光流估计算法光流估计是一个非常有趣的研究方向，可以帮助其他的机器视觉模型更好的理解视频内容，到视频的重点。在Flownet之前就有许多的传统算法，可以计算出光流，本部分会尽可能的描述清楚。视觉算法库OpenCV中最为常用的光流
FlowNet: Learning Optical Flow with Convolutional Networks pdf与相关代码: https://lmb.informatik.uni-freiburg.de/resources/binaries/光流(Optical Flow)介绍1. 光流原理光流分为稀疏光流和稠密光流，稀疏光流就是只计算图片中特定点的光流，而稠密光流则是每个像素都要计
目录 目录文章说明光流原理神经光流网络结构介绍1 收缩部分网络结构flownetsimple结构flownetcorr结构2 放大部分网络结构训练数据集1 flying chairs数据集实验与结果分析Flownetsimple与Flownetcorr对比 1 文章说明这周学习了一篇文章，文章的名字叫做FlowNet: Learning Optical Flow with Convolutiona
本文是论文《Unsupervised End-to-end Learning for Deformable Medical Image Registration》的阅读笔记。该模型要比VoxelMorph更早一点，网络结构上两者非常类似，不同的是，本文的模型的配准网络采用的是FlowNet，而VoxelMorph采用的是UNet，两者结构是类似的，都是编码器-解码器结构，都有跳跃连接。此外，该模型
目录1. 理论背景1.1 光流1.2 光流场2. 基本原理2.1 假设条件2.2 约束方程3. 光流估计方法3.1 思路概述3.2 优缺点对比4. 稠密光流和稀疏光流4.1 稠密光流4.2 稀疏光流4.3 优缺点对比5. 光流法在深度学习中的应用5.1 FlowNet5.1.1 FlowNetS编码器5.1.2 FlowNetCorr编码器5.1.3 FlowNetS和FlowNetCorr解码
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2023-12-28 08:34:21
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FlowNet ： simple / correlation 与 相关联操作 上一篇文章中（还没来得及写），已经简单的讲解了光流是什么以及光流是如何求得的。同时介绍了几个光流领域的经典传统算法。 从这一章以后，我们从最经典的网络结构开始，介绍一些基于深度学习的光流预测算法。1 简介 提到用深度学习做光流预测，大部分研究都绕不开这篇Flow Net文章，原因很简单，这个网络太经典了！ 在FlowN
光流估计实际上是根据两张连续的帧，去估计两帧之间 pixel-wise（基于物体像素）的光流。凡是有关估计相关的东西，卷积神经网络经过大量数据学习后都能拟合，只要有足够的训练数据和一个较好的网络结构。FlowNet 开辟了这个工作，同时也发布了一个光流估计的数据集。 光流追踪法 分为 稀疏光流追踪，与稠密光流追踪。二者的区别就是在于，稀疏光流追踪法，稀疏光流不对图像的每个像素点进行逐
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2023-10-16 17:49:55
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一个大数据集来训练卷积网络的视差，光流和场景流量估计相关资源下载：摘要最近的工作表明，光流估计可以被制定为监督学习任务，并且可以用卷积网络成功解决。所谓的FlowNet的培训是由一个大型的综合生成的数据集启用的。 本文将光学流量估计的概念通过卷积网络扩展到视差和场景流估计。为此，我们提出了三个具有足够的真实性，变化性和尺寸的合成立体视频数据集，以成功训练大型网络。 我们的数据集是第一个能够训练和评
