PWC-Net：CNNs for Optical Flow Using Pyramid,Warping,and Cost Volume

https://github.com/sniklaus/pytorch-pwc
使用CNN网络实现光流估计的方法，在该方法中采用了经典的特征金字塔结构作为特征提取网络。之后在金字塔的某个层级上使用上一级的光流作为warp引导，第二幅图像的特征将被warp。进而使用第二幅图像warp之后的特征和第一幅图像的特征构建一个cost volume。在此基础之上，添加一个估计网络从而实现当前金字塔层的光流估计。文章的方法简单明了，在模型的体积上和infer时间上分别比FlowNet2小了17倍和2倍，并且相比FlowNet2繁琐的训练过程文章的方法训练起来更加容易。