論文の概要: Detail Preserving Residual Feature Pyramid Modules for Optical Flow

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.10990v1
• Date: Fri, 23 Jul 2021 01:53:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-26 13:55:35.737518
• Title: Detail Preserving Residual Feature Pyramid Modules for Optical Flow
• Title（参考訳）: 光フロー用残留特徴ピラミッドモジュールの細部保存
• Authors: Libo Long, Jochen Lang
• Abstract要約: RFPM(Residual Feature Pyramid Module)は、光学フロー推定の全体的な反復的精細化設計を変更することなく、特徴マップに重要な詳細を保持できる。 その結果, RFPMはフローエラーを視覚的に低減し, Sintel のクリーンパスにおける最先端性能を向上することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3301533805099357
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Feature pyramids and iterative refinement have recently led to great progress in optical flow estimation. However, downsampling in feature pyramids can cause blending of foreground objects with the background, which will mislead subsequent decisions in the iterative processing. The results are missing details especially in the flow of thin and of small structures. We propose a novel Residual Feature Pyramid Module (RFPM) which retains important details in the feature map without changing the overall iterative refinement design of the optical flow estimation. RFPM incorporates a residual structure between multiple feature pyramids into a downsampling module that corrects the blending of objects across boundaries. We demonstrate how to integrate our module with two state-of-the-art iterative refinement architectures. Results show that our RFPM visibly reduces flow errors and improves state-of-art performance in the clean pass of Sintel, and is one of the top-performing methods in KITTI. According to the particular modular structure of RFPM, we introduce a special transfer learning approach that can dramatically decrease the training time compared to a typical full optical flow training schedule on multiple datasets.
• Abstract（参考訳）: 特徴ピラミッドと反復精製は近年,光学的流量推定に大きな進歩をもたらした。 しかし、特徴ピラミッドのダウンサンプリングは、前景のオブジェクトと背景とのブレンドを引き起こす可能性があるため、反復処理におけるその後の決定を誤解させることになる。 結果は特に薄さと小さな構造物の流れについて詳細を欠いている。 我々は,光学フロー推定の全体的な反復的洗練設計を変更することなく,特徴マップに重要な詳細を保持できる新しいResidual Feature Pyramid Module (RFPM)を提案する。 RFPMは、複数の特徴ピラミッド間の残留構造をダウンサンプリングモジュールに組み込んで、境界を越えてオブジェクトのブレンディングを修正する。 モジュールを2つの最先端のイテレーティブリファインメントアーキテクチャに統合する方法をデモします。 その結果, RFPM はSintel のクリーンパスにおける流れの誤差を視覚的に低減し, 最先端の性能向上を図っている。 rfpmの特定のモジュール構造に従って,複数のデータセット上の一般的なフルオプティカルフロートレーニングスケジュールと比較して,トレーニング時間を劇的に短縮できる特別なトランスファー学習手法を導入する。

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