文件名称:
EPNet:神经网络用于视觉里程表的基础实验。-源码
开发工具:
文件大小: 725kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-04-01
详细说明：使用可视流估计CNN进行实验。
给定当前使用CNN进行视觉流估计的大多数方法，尝试减少使用成本量（或某些按比例缩放/分层的表示形式）的计算成本和内存需求。 是否值得重新评估更类似于FlowNetSimple的方法，还是使用分布式表示来估算成本量？ 查看FlowNet论文的结果，简单网络在运行时间几乎只有一半的情况下仅略微落后于相关网络。 毕竟，人工神经网络的部分功能在于它们的分布式表示形式...
粗略测试...
使用场景流数据集进行的比较缩小了约15倍。 经过10次通过。
网络
参量
珍珠棉
FlowNetS
0.6m
0.238
FlowNetC
10m
0.259
普华永道
4.5m
0.3
MySimpleNet
5m
0.35
MyCorrNet（EcD）
0.45百万
0.374
观察/想法
网络平均相邻像素之间流量估计的能力似乎是获得更好结果的主要
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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