# LiteFlowNet Python实现：实时光流估计
光流估计是一种在计算机视觉中广泛使用的技术，用于估计图像序列中物体的运动。LiteFlowNet是一种轻量级的光流估计网络，它在保持实时性能的同时，提供了较高的精度。本文将介绍LiteFlowNet的基本原理，并展示如何使用Python实现LiteNet。
## LiteFlowNet基本原理
LiteFlowNet是一种基于卷积神
A Lightweight Optical Flow CNN –Revisiting Data Fidelity and Regularization文章来自港中文的汤晓鸥团队，研究方向是轻量级光流预测网络，去年该团队曾提出第一版LiteFlowNet，这次是在其基础上进一步改进，提出了LiteFlowNet2，值得推荐。文章贡献提出一项研究，希望在传统光流估计算法和轻量级光流CNN中已经建立的认
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2023-05-22 23:21:19
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paper链接：http://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/papers/123650171.pdfgithub链接：https://github.com/twhui/LiteFlowNet3liteflownet2链接：https://github.com/twhui/LiteFlowNet该工程是用caffe实现的，https://gith
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
原创
2021-12-28 10:49:11
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光流，liteflownetcode from：mmflow上图就是光流中的核心三大件：feature warpcorse to fine inferflow regularization1. 训练细节主要的
原创
2021-12-28 10:48:56
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# 实现“LiteFlowNet2”流程
## 简介
在开始讲解实现“LiteFlowNet2”之前，我们先了解一下这个项目的背景和目标。LiteFlowNet2是一个轻量级的光流估计模型，可以用于计算机视觉中的光流场。光流是指图像中物体在连续帧之间的运动模式，它可以提供图像中物体的运动信息。LiteFlowNet2是LiteFlowNet的改进版本，它在准确度和速度之间取得了更好的平衡。在本
原创
2023-07-01 09:18:56
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在本文中，我们介绍了LiteFlowNet3，这是一个由两个专用模块组成的深度网络，可以应对上述挑战。
原创
2021-12-28 10:48:15
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