光流估计 liteflownet3

深度学习方法在解决光流估计问题方面取得了巨大的成功。成功的关键在于使用cost volume和从粗到精的flow推断。但是，当图像中存在部分被遮挡或同质的区域时，匹配问题就变得ill-posed。这将导致cost volume包含异常值，并影响从其进行的流解码。此外，从粗到细的流推断还需要精确的流初始化。歧义对应会产生错误的流场，并影响后续级别中的流推断。

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。

（1）我们通过在流解码之前通过自适应调制修改每个成本向量来改善cost volume中的异常值问题。

（2）通过探索局部流动的一致性进一步提高流动精度。为此，通过新颖的flow弯曲，从附近位置用精确的光流代替了每个不准确的光流。

https://github.com/twhui/LiteFlowNet3

tensorflow平台：

有预训练：第一个40m caffemodel

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Download the models (LiteFlowNet3-ft-sintel,

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