基于PWC-Net的多层权值和轻量化改进光流估计算法
Multi-layer weight and lightweight improved optical flow estimation algorithm based on PWC-Net
上海工程技术大学, 上海 201620
摘要
针对现有光流估计方法实时性不够的问题，提出轻量化的深度可分离卷积的PWC-Net改进模型（depth separable pyramid，warping and cost volume，DS-PWC）。其改进是将常规二维卷积网络层解耦为深度可分离卷积层，并且DS-PWC在金字塔层增加基于层数的权重系数，从而使得网络结构在不损失精度的情况下大幅减少模型参数量。在训练过程中，使用图像及对象感知数据随机擦除（image and object-aware random erasing，I+ORE）等数据增强技术，进一步提升估计预测结果泛化能力。实验结果表明，在数据集测试DS-PWC模型，在保持质量的同时运行效率达到约58 fps（frame per second）。同时为了验证算法有效性，进行了模型结构和数据增强的消融实验。结果证明了DS-PWC模型的有效性。
基金项目
上海市科技学术委员会重点项目(18511101600)
国家自然科学基金资助项目(62006150,61802251)
上海青年科技英才扬帆计划资助项目(19YF1418400)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.05.0204
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第1期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 291-295
文章编号: 1001-3695(2022)01-052-0291-05
发布历史
[2022-01-05] 印刷出版
引用本文
胡毅轩, 吴飞, 熊玉洁. 基于PWC-Net的多层权值和轻量化改进光流估计算法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (1): 291-295. (Hu Yixuan, Wu Fei, Xiong Yujie. Multi-layer weight and lightweight improved optical flow estimation algorithm based on PWC-Net [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (1): 291-295. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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