[发明专利]光流估计异构混合网络及其嵌入方法有效
| 申请号： | 201910904000.7 | 申请日： | 2019-09-24 |
| 公开（公告）号： | CN110599428B | 公开（公告）日： | 2023-06-20 |
| 发明（设计）人： | 百晓;于岁寒金;王晨;刘详龙;于洋;安冬;郝群 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学青岛研究院;北京航空航天大学;歌尔股份有限公司;上海歌尔泰克机器人有限公司 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T9/00;G06T7/246;G06N3/0464;G06N3/0455 |
| 代理公司： | 青岛中天汇智知识产权代理有限公司 37241 | 代理人： | 刘晓 |
| 地址： | 266000 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明所述光流估计异构混合网络及其嵌入方法，基于深度学习的光流估计算法，将coarse‑to‑fine网络和编解码网络结合到混合光流网络，以实现两个异构网络的相互增强，既通过coarse‑to‑fine网络保持较小的规模、同时借助编解码网络克服coarse‑to‑fine网络存在的难捕获快速移动小目标和易导致“鬼影现象”的问题。混合网络，是将编解码网络嵌入到coarse‑to‑fine网络中而形成的；所述的编解码网络，其特征匹配部分进行通道压缩而与coarse‑to‑fine网络的特征匹配部分输出的匹配特征进行拼接；coarse‑to‑fine网络的光流估计部分的输出反馈给编解码网络。 | ||
| 搜索关键词： | 估计 混合 网络 及其 嵌入 方法 | ||
【主权项】：
1.一种光流估计异构混合网络，其特征在于：是将编解码网络嵌入到coarse-to-fine网络中而形成的；/n所述的编解码网络，其特征匹配部分进行通道压缩而与coarse-to-fine网络的特征匹配部分输出的匹配特征进行拼接；/ncoarse-to-fine网络的光流估计部分的输出反馈给编解码网络。/n
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