論文の概要: LLA-FLOW: A Lightweight Local Aggregation on Cost Volume for Optical Flow Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.08101v1
• Date: Mon, 17 Apr 2023 09:22:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-18 15:55:03.891306
• Title: LLA-FLOW: A Lightweight Local Aggregation on Cost Volume for Optical Flow Estimation
• Title（参考訳）: lla-flow:光フロー推定のためのコストボリュームに関する軽量局所集計
• Authors: Jiawei Xu, Zongqing Lu, Qingmin Liao
• Abstract要約: いくつかの手法は、ネットワークが推定にコストボリュームのグローバル情報を使用することを可能にする、スタック化されたトランスフォーマーモジュールを挿入する。 局所類似度アグリゲーション(LSA)とシフト局所類似度アグリゲーション(SLSA)を設計する。 Sintelの最終パスの実験は、競争性能を維持しながら、我々のアプローチに必要なコストが低いことを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.922073542578055
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Lack of texture often causes ambiguity in matching, and handling this issue is an important challenge in optical flow estimation tasks. Some methods insert stacked transformer modules that allow the network to use global information of cost volume for estimation. But the global information aggregation often incurs serious memory and time costs during training and inference, which hinders model deployment. We draw inspiration from the traditional local region constraint and design the local similarity aggregation (LSA) and the shifted local similarity aggregation (SLSA). The aggregation for cost volume is implemented with lightweight modules that act on the feature maps. Experiments on the final pass of Sintel show the lower cost required for our approach while maintaining competitive performance.
• Abstract（参考訳）: テクスチャの欠如はしばしばマッチングの曖昧さを引き起こし、この問題に対処することは光学フロー推定タスクにおいて重要な課題である。 いくつかの方法はスタック化されたトランスフォーマーモジュールを挿入し、ネットワークが見積もりにコストボリュームのグローバル情報を使用することを可能にする。 しかし、グローバルな情報集約は、トレーニングと推論の間に深刻なメモリと時間コストを引き起こし、モデルデプロイメントを妨げます。 従来の地域制約からインスピレーションを得て,地域類似度集約(LSA)と地域類似度集約(SLSA)を設計する。 コストボリュームの集約は、機能マップに作用する軽量モジュールで実装される。 Sintelの最終パスの実験は、競争性能を維持しながら、我々のアプローチに必要なコストが低いことを示している。

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