FlowNet: Learning Optical Flow with Convolutional Networks

  1. Introduction 虽然光流估计需要精确的每像素定位，但也需要在两个输入图像之间找到对应。这不仅需要学习图像特征表示，还需要学习如何在两个图像的不同位置匹配它们。由于不清楚这个任务是否可以用标准的CNN体系结构来解决，我们还开发了一个具有相关层的体系结构（FlowNetC），该体系结构明确地提供了匹配功能。其（flownetc中联系层）目的是利用卷积网络的能力来学习不同级别的强特性

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