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發(fā)視頻結(jié)合注意力機(jī)制的改進(jìn)深度學(xué)習(xí)光流網(wǎng)絡(luò)
2021-04-07 |
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資料介紹
為提升基于編解碼架構(gòu)的U型網(wǎng)絡(luò)在深度學(xué)習(xí)光流估計(jì)中的精度，提岀了一種結(jié)合注意力機(jī)制的改進(jìn)有監(jiān)督深度學(xué)習(xí)光流網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)由收縮和擴(kuò)張兩部分組成，收縮部分利用一系列卷積層來提取圖像之間的高級(jí)特征，擴(kuò)張部分通過反卷積操作將特征圖恢復(fù)至原始圖像分辨率，將通道注意力機(jī)制引λU型網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中以學(xué)習(xí)通道之間的相互依賴性，自適應(yīng)地調(diào)整各通道的特征權(quán)重，増強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力。冋時(shí)，改進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)還使用了空洞卷積以在卷積核尺寸不變的情況下増大感受野，使用變分光流方法中的恒常約束與平滑約束以進(jìn)一步利用運(yùn)動(dòng)先驗(yàn)知識(shí)提升估計(jì)效果。最后基于合成圖像序列數(shù)據(jù)集進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表眀所設(shè)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)能夠有效提升深度學(xué)習(xí)光流估計(jì)的準(zhǔn)確率。
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