Fugu-MT 論文翻訳(概要): HMAFlow: Learning More Accurate Optical Flow via Hierarchical Motion Field Alignment

論文の概要: HMAFlow: Learning More Accurate Optical Flow via Hierarchical Motion Field Alignment

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05531v1
Date: Mon, 9 Sep 2024 11:43:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-10 14:50:09.485460
Title: HMAFlow: Learning More Accurate Optical Flow via Hierarchical Motion Field Alignment
Title（参考訳）: HMAFlow:階層運動場アライメントによるより正確な光学流れの学習
Authors: Dianbo Ma, Kousuke Imamura, Ziyan Gao, Xiangjie Wang, Satoshi Yamane,
Abstract要約: 本稿では,HMAFlowと呼ばれる新しい手法を提案する。我々は,マルチスケール相関探索層を用いて4次元コストボリュームを再構築し,共通コストボリュームにおける平均プールを探索戦略に置き換える。実験により,本モデルが他の最先端手法と比較して最高の一般化性能を達成できることが実証された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5825410941577593
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Optical flow estimation is a fundamental and long-standing visual task. In this work, we present a novel method, dubbed HMAFlow, to improve optical flow estimation in these tough scenes, especially with small objects. The proposed model mainly consists of two core components: a Hierarchical Motion Field Alignment (HMA) module and a Correlation Self-Attention (CSA) module. In addition, we rebuild 4D cost volumes by employing a Multi-Scale Correlation Search (MCS) layer and replacing average pooling in common cost volumes with an search strategy using multiple search ranges. Experimental results demonstrate that our model achieves the best generalization performance in comparison to other state-of-the-art methods. Specifically, compared with RAFT, our method achieves relative error reductions of 14.2% and 3.4% on the clean pass and final pass of the Sintel online benchmark, respectively. On the KITTI test benchmark, HMAFlow surpasses RAFT and GMA in the Fl-all metric by a relative margin of 6.8% and 7.7%, respectively. To facilitate future research, our code will be made available at https://github.com/BooTurbo/HMAFlow.
Abstract（参考訳）: 光フロー推定は、基本的で長期にわたる視覚的タスクである。本研究では,これらの難易度,特に小物体の光学的フロー推定を改善するために,HMAFlowと呼ばれる新しい手法を提案する。提案モデルは主に,階層型運動場アライメント(HMA)モジュールと相関自己認識(CSA)モジュールの2つのコアコンポーネントから構成される。さらに,Multi-Scale correlation Search (MCS) レイヤを用いて4次元コストボリュームを再構築し,共通コストボリュームにおける平均プールを複数の検索範囲を用いた検索戦略に置き換える。実験により,本モデルが他の最先端手法と比較して最高の一般化性能を達成できることが実証された。具体的には、RAFTと比較して、Sintelオンラインベンチマークのクリーンパスとファイナルパスにおいて、相対誤差の14.2%と3.4%の削減を実現している。 KITTIテストベンチマークでは、HMAFlowがRAFTとGMAをそれぞれ6.8%と7.7%で上回っている。将来の調査を容易にするため、私たちのコードはhttps://github.com/BooTurbo/HMAFlow.comで公開されます。

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