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光流法的过去，现在和发展趋势摘要：光流法是计算机视觉领域中提取视频或连续图像中光流场的算法。光流场用来表征图像灰度模式的表面运动。在理想情况下，光流场与图像中的二维运动场吻合，光流法利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间...
CVPR2020论文大盘点-光流篇.前几天52CV曾经发布了一篇来自旷视研究员的光流技术相关的文章：光流估计网络调研，引起了大家的广泛关注，光流估计（OpticalFlowestimation）在视频理解、动作识别、目标、全景拼接等领域具有重要应用，在各类视频分析任务...
今天重点介绍光流首先介绍光流的ideainspiration，传统光流的估计方法，再介绍用CNN解决光流的思路--FlowNet以及FlowNet2（个人认为只是利用stack方式堆叠FlowNetS和FlowNetC，其中更出彩的可能在数据集与更适应的数据训练方法，当然，精度和...
光流法利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性，根据上一帧与当前帧之间的对应关系，计算得到相邻帧之间物体的运动信息。二十世纪五十年代心理学家Gibson在他的著作“ThePerceptionofVisua…
光流算法通常使用终点误差（end-point-error,EPE）来衡量，但EPE的大小与行为识别效果的好坏并没有很强的相关性光流算法在边缘以及小位移部分的准确度对动作识别的效果的相关性比较大。
根据光流的亮度恒定假设，同一物体在连续的帧间运动时，像素值不变（一只小鸟不会在运动时突然变成鸭或者飞机）。所以这个运动的过程，就像是光的“流动”过程，简称光流，预测光流的过程，就被称之为光流预测。应用上，光流通常会用于视频中的目标，例如TLD算法。
在深度学习出现之前，LK算法是实现光流估计的主流算法，在深度学习出现之后，实现光流估计的方法可以分为有监督学习法和无监督学习法；在以往的论文当中，有监督学习法实现了最好的性能，误差较小，但是它的缺点在，用于训练模型的标签ground-truth的
第二篇将介绍改进的稠密光流算法匹配算法DeepFlow，并展示windows下OpenCV中集成代码和在linux下源码的运行效果。.光流算法基础.光流（OpticalFlow）是目前运动图像分析的重要方法，它的概念是由JamesJ.Gibson于20世纪40年代首先提出的，是空间运动物体在观察成像...
光流估计作为视频理解的隐形战士，等着我们去寻找其踪迹。所谓的位姿估计就是估计某一刻车子的三个方位角和三个旋转角数据，位姿估计在无人驾驶中十分重要，是视觉里程碑的底层算法实现。运动估计的应用有很多，最初的应用的领域是视频的编码。
光流的概念是Gibson在1950年首先提出来的。它是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度，是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的...
光流法的过去，现在和发展趋势摘要：光流法是计算机视觉领域中提取视频或连续图像中光流场的算法。光流场用来表征图像灰度模式的表面运动。在理想情况下，光流场与图像中的二维运动场吻合，光流法利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间...
CVPR2020论文大盘点-光流篇.前几天52CV曾经发布了一篇来自旷视研究员的光流技术相关的文章：光流估计网络调研，引起了大家的广泛关注，光流估计（OpticalFlowestimation）在视频理解、动作识别、目标、全景拼接等领域具有重要应用，在各类视频分析任务...
今天重点介绍光流首先介绍光流的ideainspiration，传统光流的估计方法，再介绍用CNN解决光流的思路--FlowNet以及FlowNet2（个人认为只是利用stack方式堆叠FlowNetS和FlowNetC，其中更出彩的可能在数据集与更适应的数据训练方法，当然，精度和...
光流法利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性，根据上一帧与当前帧之间的对应关系，计算得到相邻帧之间物体的运动信息。二十世纪五十年代心理学家Gibson在他的著作“ThePerceptionofVisua…
光流算法通常使用终点误差（end-point-error,EPE）来衡量，但EPE的大小与行为识别效果的好坏并没有很强的相关性光流算法在边缘以及小位移部分的准确度对动作识别的效果的相关性比较大。
根据光流的亮度恒定假设，同一物体在连续的帧间运动时，像素值不变（一只小鸟不会在运动时突然变成鸭或者飞机）。所以这个运动的过程，就像是光的“流动”过程，简称光流，预测光流的过程，就被称之为光流预测。应用上，光流通常会用于视频中的目标，例如TLD算法。
在深度学习出现之前，LK算法是实现光流估计的主流算法，在深度学习出现之后，实现光流估计的方法可以分为有监督学习法和无监督学习法；在以往的论文当中，有监督学习法实现了最好的性能，误差较小，但是它的缺点在，用于训练模型的标签ground-truth的
第二篇将介绍改进的稠密光流算法匹配算法DeepFlow，并展示windows下OpenCV中集成代码和在linux下源码的运行效果。.光流算法基础.光流（OpticalFlow）是目前运动图像分析的重要方法，它的概念是由JamesJ.Gibson于20世纪40年代首先提出的，是空间运动物体在观察成像...
光流估计作为视频理解的隐形战士，等着我们去寻找其踪迹。所谓的位姿估计就是估计某一刻车子的三个方位角和三个旋转角数据，位姿估计在无人驾驶中十分重要，是视觉里程碑的底层算法实现。运动估计的应用有很多，最初的应用的领域是视频的编码。
光流的概念是Gibson在1950年首先提出来的。它是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度，是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的...
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