[发明专利]一种基于深度卷积神经网络的光流场估计方法在审
| 申请号： | 202011416778.2 | 申请日： | 2020-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN112634324A | 公开（公告）日： | 2021-04-09 |
| 发明（设计）人： | 韩荣;蒋伟;许祎晗 | 申请（专利权）人： | 中国地质大学（武汉） |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉知产时代知识产权代理有限公司 42238 | 代理人： | 张毅 |
| 地址： | 430000 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度卷积神经网络的光流场估计方法，具体步骤：以卷积神经网络为基础构建Optical‑Flow‑Net‑S和Optical‑Flow‑Net‑C，简称OFNS和OFNC；以OFNS和OFNC为基础构建光流场估计模型Optical‑Flow‑Net‑Mix，简称ODNM；用光流数据集Flying Chairs和Flying Things3D先后对OFNM模型进行预训练和再训练；本发明设计的OFNM模型有效地提升了运动目标光流场估计的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 神经网络 光流场 估计 方法 | ||
【主权项】：
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