FlowNet 2.0 (Evolution of Optical Flow Estimation with Deep Networks) 알아보기

• 논문 : https://arxiv.org/abs/1612.01925
• 참조 : https://gaussian37.github.io/vision-of-flownet/
• 참조 : https://github.com/NVIDIA/flownet2-pytorch

목차

• Contribution

• Abstract

• 1. Introduction

• 2. Related Work

• 3. Dataset Schedules

• 4. Stacking Networks

• 5. Small Displacements

• 6. Experiments

• 7. Concolusion

• Code Review

Contribution

• 이번 글에서는 딥러닝을 이용한 옵티컬 플로우를 추정하는 논문인 FlowNet 2.0을 알아보도록 하겠습니다. 이 논문은 기존의 FlowNet을 개선한 논문으로 아직 읽어보시지 않으셨다면 링크를 클릭하셔서 읽어보시길 추천드립니다.

• 위 영상을 통해 FlowNet 2.0의 데모 영상을 확인할 수 있습니다. FlowNet 2.0의 논문을 읽으면서 느낀 contribution은 다음과 같습니다.

Abstract

1. Introduction

2. Related Work

3. Dataset Schedules

4. Stacking Networks

5. Small Displacements

6. Experiments

7. Concolusion

Code Review