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CVPR 2023【已开源】 | 从几何匹配一致的角度重新思考光流
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Title: Rethinking Optical Flow from Geometric Matching Consistent Perspective Paper:https://arxiv.org/pdf/2303.08384.pdf Code:https://github.com/DQiaole/MatchFlow 作者提出了一种名为MatchFlow的模型,该模型利用几何图像匹配(GIM)作为预训练任务,以获得更好的特征表示。MatchFlow模型使用基于QuadTree的注意力网络预训练从MegaDepth中提取粗略特征,以进一步进行光流回归。实验表明,该模型具有很好的跨数据集泛化能力,在Sintel干净通道和KITTI测试集上,误差分别降低了11.5%和10.1%。该模型在计算和内存占用方面与已发布的方法相当,但在Sintel干净通道和最终通道上,MatchFlow(G)的表现超过了已发布的方法,具有最先进的性能。
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