【摘 要】
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运动目标的检测也就是人们常说的追踪问题,它是计算机视觉的重要组成部分。其相关的方法有很多种,其中光流法描述的是图像中像素点灰度值的变化趋势,也就是像素点的运动速度矢量场。在过去的几年中,深度学习在计算机视觉和自然语言处理等各种问题上都取得了很好的效果。而随着卷积神经网络的理论逐渐成熟,其相关研究逐渐深入到光流特征图评估的领域。本文提出了一种称为快速光流单元的网络子结构,它使原网络能够通过一种快速并
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运动目标的检测也就是人们常说的追踪问题,它是计算机视觉的重要组成部分。其相关的方法有很多种,其中光流法描述的是图像中像素点灰度值的变化趋势,也就是像素点的运动速度矢量场。在过去的几年中,深度学习在计算机视觉和自然语言处理等各种问题上都取得了很好的效果。而随着卷积神经网络的理论逐渐成熟,其相关研究逐渐深入到光流特征图评估的领域。本文提出了一种称为快速光流单元的网络子结构,它使原网络能够通过一种快速并且有鲁棒性的方法来评估光流从而生成特征图。本文提出的快速光流单元方法是以FlowNetC为改进对象,原FlowNetC具有开创性的利用卷积神经网络进行端到端地对光流评估任务进行学习。本文利用光流本身的性质提出的快速光流单元可以利用光流思想引导网络评估光流,增强网络对不同运动趋势产生光流的适应性。并且为了进一步节省计算时间,本文提出了Extend Sobel算子来减少使用Sobel算子提取空间信息后需要二次融合的时间。同时,为了综合利用空间和时间信息,本文讨论了两种时空信息融合结构,分别是FUOF-Sum和FUOF-Concat。本文的想法得到了MPI Sintel和Flying Chairs数据集实验结果的证实。根据本文的研究结果,具有快速光流单元的FlowNetC可以在准确性、运行速度和鲁棒性方面拥有很强的竞争优势。并且本文与先进的轻量级光流评估网络LiteFlowNet也进行了结果对比,在准确性上用本文提出的快速光流单元改进的FlowNetC效果更加精准。
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