有监督光流学习

1.flowNet

网络：


网络细节代码（参考 https://github.com/NVIDIA/flownet2-pytorch/tree/master/networks）
corre层：
光流预测（1层卷积预测2通道数据）：
def predict_flow(in_planes):
return nn.Conv2d(in_planes,2,kernel_size=3,stride=1,padding=1,bias=True)

损失：

def EPE(input_flow, target_flow):
    return torch.norm(target_flow-input_flow,p=2,dim=1).mean()

2.FlowNet2.0

参考（https://github.com/NVIDIA/flownet2-pytorch）

3.LiteFlowNet

比FlowNet2.0更轻，更好