光流 GMA : Learning to Estimate Hidden Motions with Global Motion Aggregation
GMA的架构文中的的全局运动聚合(GMA)模块包含在阴影框中,这是RAFT的一个独立附加模块,具有较低的计算开销,可显著提高性能。它将视觉上下文特征和运动特征作为输入,并输出聚合的运动特征,这些特征在整个图像中共享信息。然后将这些聚合的全局运动特征与局部运动特征和视觉上下文特征连接起来,由GRU解码为剩余流。这使网络能够根据特定像素位置的需要,灵活地选择或组合局部和全局运动特征。例如,局部图像证据