論文の概要: Triangular Consistency as a Universal Constraint for Learning Optical Flow

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.19938v1
• Date: Thu, 18 Jun 2026 08:34:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-19 18:23:39.735424
• Title: Triangular Consistency as a Universal Constraint for Learning Optical Flow
• Title（参考訳）: 光フロー学習のための普遍的制約としての三角形整合性
• Authors: Yi Xiao, Carlos Rodriguez Coronel, Jing Zhan, Haniyeh Ehsani Oskouie, Alex Wong, Dong Lao,
• Abstract要約: 三角形の整合性は光の流れの第一原理的な制約である。 光の流れの幾何学から直接導かれる。 実験は教師なし、教師なし、および伝達学習設定間で一貫した改善を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.632743870539615
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose triangular consistency as a first-principled constraint for optical flow, which is agnostic to network architecture, supervision type, and dataset, and applies to both image-pair and multi-frame settings. This simple but powerful constraint is to compose two flows to induce a third flow and enforce consistency among the three. The composed flows may arise from (i) image pairs, yielding cycle consistency; (ii) multiple video frames, producing longer-range motion through temporal chaining; or (iii) image pairs combined with controlled synthetic transformations, which becomes data augmentation. This triangular consistency introduces negligible computational overhead and requires no additional annotations. Since it is derived directly from the geometry of optical flow, it does not rely on model-specific assumptions and serves as a ``universal'' plug-and-play component for optical flow training. Experiments show consistent improvement across supervised, unsupervised, and transfer learning settings.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, ネットワークアーキテクチャ, 監視タイプ, データセットに依存しない光フローの第一原理制約として三角一貫性を提案し, 画像ペアと多フレーム設定の両方に適用する。 この単純で強力な制約は、2つのフローを構成して第3の流れを誘導し、3つのフロー間の一貫性を強制することである。 構成された流れは、そこから生じるかもしれない (i)画像対、サイクル整合性 (二)複数のビデオフレーム、時間的連鎖による長距離移動、又は 三 画像対と制御された合成変換を組み合わせることにより、データの増大が図られる。 この三角形の一貫性は無視可能な計算オーバーヘッドをもたらし、追加のアノテーションを必要としない。 光フローの幾何学から直接導出されるため、モデル固有の仮定に頼らず、光フロートレーニングの「universal」プラグ・アンド・プレイコンポーネントとして機能する。 実験は教師なし、教師なし、および伝達学習設定間で一貫した改善を示す。

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