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一种可变形卷积与自注意力机制的无监督光流估计方法及系统 

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申请/专利权人:南京晓庄学院

摘要:本发明公开了一种可变形卷积与自注意力机制的无监督光流估计方法及系统,所述方法包括:获取相邻的两帧图像;将所述相邻的两帧图像输入至预先训练好的光流估计网络,得到估计光流。该可变形卷积与自注意力机制的无监督光流估计方法及系统,提出了一种全新的光流估计网络,以解决光流的边缘模糊问题。首先,提出了特征融合模块,将不同尺度的图像特征融合,以提高金字塔特征提取的能力。然后,实现了可变形的上采样模块,使用可变形卷积根据特征的轮廓进行卷积,引入自注意力机制计算特征中的长期依赖关系,避免对图像中物体轮廓的破坏,从而产生更加清晰的光流。

主权项:1.一种可变形卷积与自注意力机制的无监督光流估计方法,其特征是,包括:获取相邻的两帧图像;将所述相邻的两帧图像输入至预先训练好的光流估计网络,得到估计光流;其中,所述光流估计网络包括构建模块、特征融合模块、第一计算模块、第二计算模块和输出模块;所述构建模块用于分别对每帧图像的像素点进行下采样以构建图像金字塔;所述特征融合模块用于将所述图像金字塔的每一层图像进行多尺度特征融合处理,得到各层的融合特征;所述第一计算模块用于根据融合特征,计算各层的第一光流特征;所述第二计算模块用于通过自注意力机制对经可变形卷积细化后的第一光流特征进行处理,得到各层的第二光流特征;所述输出模块用于将各层的第二光流特征进行融合,得到估计光流。

全文数据:

权利要求:

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