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為提升基于編解碼架構(gòu)的U型網(wǎng)絡(luò)在深度學習光流估計中的精度，提岀了一種結(jié)合注意力機制的改進有監(jiān)督深度學習光流網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)由收縮和擴張兩部分組成，收縮部分利用一系列卷積層來提取圖像之間的高級特征，擴張部分通過反卷積操作將特征圖恢復至原始圖像分辨率，將通道注意力機制引λU型網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中以學習通道之間的相互依賴性，自適應地調(diào)整各通道的特征權(quán)重，増強網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力。冋時，改進的網(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一步利用運動先驗知識提升估計效果。最后基于合成圖像序列數(shù)據(jù)集進行了實驗驗證，實驗結(jié)果表眀所設(shè)計的網(wǎng)絡(luò)能夠有效提升深度學習光流估計的準確率。
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