論文の概要: High-Resolution Optical Flow from 1D Attention and Correlation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.13918v1
• Date: Wed, 28 Apr 2021 17:56:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-29 13:45:52.731338
• Title: High-Resolution Optical Flow from 1D Attention and Correlation
• Title（参考訳）: 1次元からの高分解能光流と相関
• Authors: Haofei Xu, Jiaolong Yang, Jianfei Cai, Juyong Zhang, Xin Tong
• Abstract要約: 計算量を大幅に削減した高分解能光フロー推定法を提案する。 まず、対象画像の垂直方向の1Dアテンション操作を行い、その後、参加者画像の水平方向の単純な1D相関を行う。 Sintel,KITTIおよび実世界の4K解像度画像を用いた実験により,提案手法の有効性と優位性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.61824964952949
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Optical flow is inherently a 2D search problem, and thus the computational complexity grows quadratically with respect to the search window, making large displacements matching infeasible for high-resolution images. In this paper, we propose a new method for high-resolution optical flow estimation with significantly less computation, which is achieved by factorizing 2D optical flow with 1D attention and correlation. Specifically, we first perform a 1D attention operation in the vertical direction of the target image, and then a simple 1D correlation in the horizontal direction of the attended image can achieve 2D correspondence modeling effect. The directions of attention and correlation can also be exchanged, resulting in two 3D cost volumes that are concatenated for optical flow estimation. The novel 1D formulation empowers our method to scale to very high-resolution input images while maintaining competitive performance. Extensive experiments on Sintel, KITTI and real-world 4K ($2160 \times 3840$) resolution images demonstrated the effectiveness and superiority of our proposed method.
• Abstract（参考訳）: 光フローは本質的に2次元探索問題であり、計算複雑性は検索ウィンドウに対して2次的に増大し、高解像度画像に適合しない大きな変位が生じる。 本稿では,2次元光流を1次元の注意と相関で分解し,計算量を大幅に削減した高分解能光フロー推定法を提案する。 具体的には、まずターゲット画像の垂直方向の1Dアテンション操作を行い、次に参加者画像の水平方向の単純な1D相関により、2D対応モデリング効果が得られる。 注意と相関の方向も交換でき、光学フロー推定のために結合された2つの3dコストボリュームが得られる。 新たな1Dの定式化により,競争性能を維持しつつ,高解像度の入力画像にスケールすることができる。 Sintel,KITTI,および実世界の4K(2160 \times 3840$)解像度画像に対する大規模な実験により,提案手法の有効性と優位性を示した。

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