[发明专利]基于深度学习的端到端全局和局部运动估计方法在审
| 申请号： | 202310029285.0 | 申请日： | 2023-01-09 |
| 公开（公告）号： | CN116091555A | 公开（公告）日： | 2023-05-09 |
| 发明（设计）人： | 毋立芳;郑祎豪;李尊;相叶 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/269 | 分类号： | G06T7/269;G06V10/77;G06V10/42;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 刘萍 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 基于深度学习的端到端全局和局部运动估计方法属于图像处理领域。从原始视频中估计全局和局部运动是很有必要的。现有的全局和局部运动估计方法都不能以端到端的形式同时对视频帧中的两种运动进行估计。本发明提出了一种分别进行全局和局部运动估计的三模块运动估计网络，提出了基于特征维度变换和全局运动基的全局运动估计器，来约束全局运动估计模块关注全局低秩信息，并排除非全局信息的干扰。利用混合重构损失、全局重构损失和局部重构损失三个损失函数对网络进行无监督深度学习。在单应性估计数据集DHE和行为识别数据集NCAA上验证了本发明的有效性。实验结果表明，本发明具有比以往的方法更好的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 端到端 全局 局部 运动 估计 方法 | ||
【主权项】：
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