[发明专利]一种基于深度学习的非局部滤波器无监督光流估计方法有效
| 申请号： | 202010328677.3 | 申请日： | 2020-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN111462191B | 公开（公告）日： | 2022-07-19 |
| 发明（设计）人： | 涂志刚;陈雨劲;刘祥建;田龙 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 许莲英 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的非局部滤波器无监督光流估计方法。为了解决现实中缺少真实光流标签以及构造有标签光流数据耗时费力的问题，本发明设计了一种无监督深度网络架构，减少了对标注数据的依赖。为了提高无监督光流模型的精度，针对光流计算面临的3大难点问题，即噪声、边界模糊、遮挡，首先开发了一种基于卷积神经网络的非局部滤波器，对光流场进行滤波精炼，有效的处理了噪声与边界模糊。该非局部滤波器能从视频数据中自主学习到滤波权重，泛化能力强。其次利用精炼后的光流对遮挡进行推理，根据光流和遮挡图设计全新的损失函数。本发明不需要任何标注数据，以端到端的训练模式获取高精度的运动信息，且能较好的获取目标运动细节。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 局部 滤波器 监督 估计 方法 | ||
【主权项】：
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