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J-GLOBAL ID：201902213515653357   整理番号：19A0250539

PWC-NET:ピラミッド,ワーピングおよびコストボリュームを用いたオプティカルフローのためのCNN【JST・京大機械翻訳】

PWC-Net: CNNs for Optical Flow Using Pyramid, Warping, and Cost Volume

著者 (4件)： Sun Deqing ,  Yang Xiaodong ,  Liu Ming-Yu ,  Kautz Jan
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： CVPR  ページ： 8934-8943  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 著者らは,PWC-Netと呼ばれるオプティカルフローのためのコンパクトではあるが効果的なCNNモデルを提示した。PWC-Netは,単純で良く確立された原理に従って設計されている:ピラミッド処理,ワーピング,およびコストボリュームの使用。学習可能な特徴ピラミッド,PWC-Netにおけるキャストは,現在のオプティカルフロー推定を用いて,第二画像のCNN特徴を警告する。次に,最初の画像の反り特徴と特徴を用いて,オプティカルフローを推定するためにCNNによって処理されるコストボリュームを構築した。PWC-Netは,サイズが17倍小さく,最近のFlowNet2モデルよりも訓練が容易である。さらに,それはMPI Sintel最終パスとKITTI2015ベンチマークに関するすべての公表されたオプティカルフロー法より優れており,Sintel分解能(1024A~436)画像上で約35fpsで動作する。著者らのモデルは著者らのプロジェクトウェブサイトで利用可能である。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 画像 ,  学習 ,  ベンチマーク ,  *オプティカルフロー ,  *角錐 ,  分解能
準シソーラス用語： *ワーピング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： ピラミッド ,  ワーピング ,  ボリューム ,  オプティカルフロー ,  CNN