Windows10下运行flownet2.0电脑配置信息、代码和数据集电脑配置代码Flying_chairs数据集环境配置gpu版本的pytorch配置源码编译使用自己拍摄的视频进行运动目标检测改编自run_a_pair.py

其它机器学习、深度学习算法的全面系统讲解可以阅读《机器学习-原理、算法与应用》，清华大学出版社，雷明著，由SIGAI公众号作者倾力打造。书的购买链接书的勘误，优化，源代码资源原创声明：本文为SIGAI原创文章，仅供个人学习使用，未经允许，不能用于商业目的。导言光流预测一直都是计算机视觉中的经典问题，同时又是解决很多其他问题的基础而备受关注，例如，运动估计、运动分割和行为识别。随着深度神经网络技术在

暴走兔学习了CVPR2019的论文：《FlowNet3D:LearningSceneFlowin3DPointClouds》，为了更好的理解该论文（年纪大了容易忘），在此做个总结性的阅读笔记，争取言简意赅

文章目录OpticalFlowFlowNet（2015ICCV）FlowNet2.0（2017CVPR）PWCNet（2018CVPR）MaskFlowNet（2020CVPR）SeneFlowPoint-basedPointFlowNet

FlowNet（光流神经网络）主要有两个版本：FlowNet:LearningOpticalFlowwithConvolutionalNetworks论文：https://arxiv.org/abs/1504.06852v2FlowNet2.0

今天重点介绍光流首先介绍光流的ideainspiration，传统光流的估计方法，再介绍用CNN解决光流的思路--FlowNet以及FlowNet2（个人认为只是利用stack方式堆叠FlowNetS和

EV-FlowNet:Self-SupervisedOpticalFlowEstimationforEvent-basedCameras论文分析relatedwork之前的部分就不写了。

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

1.下载程序包https://github.com/lmb-freiburg/flownet2#编译2.将Makefile.config.example重命名为Makefile.config3.

Github英伟达的Flownet2-pytorch项目地址：https://github.com/NVIDIA/flownet2-pytorch先来闲谈第一次见识到英伟达的工程师是如此不负责，在Readme

最近在跑Nvidia的flownet2，出现了CUDAerror:nokernelimageisavailableforexecutiononthedevice的问题，查了一下网上的说法，这个问题主要有两种解决办法

Pytorch凭借动态图机制，获得了广泛的使用，大有超越tensorflow的趋势，不过在工程应用上，TF仍然占据优势。有的时候我们会遇到这种情况，需要把模型应用到工业中，运用到实际项目上，TF支持的PB文件和TF的C++接口就成为了有效的工具。今天就给大家讲解一下Pytorch转成Keras的方法，进而我们也可以获得Pb文件，因为Keras是支持tensorflow的，我将会在下一篇博客讲解获得

output_args]=Image2Video(path,aim)%IMAGE2此处显示有关此函数的摘要%此处显示详细说明%参数path:图片目录,如%path='G:\action_predict\Ut\flow_flownet2

Abstract:最近卷积神经网络在计算机视觉领域取得了成功,但是光流估计没有在这些任务的CNN中取得成功,这篇文章主要是用CNN以一个有监督的方式来解决光流估计，我们提出了两个网络结构：一个是普通的CNN，另外一个是包括一个层，这一层是包括使不同图像位置的特征向量相关的层。由于现有groundtruth的数据集不足以训练CNN，因此我们生成了一个大型的合成飞行椅数据集。我们表明，使用这种不真实的

Reference：1.光流估计——从传统方法到深度学习2.Flownet2NVIDIApytorch最新安装教程有效的避坑教程3.使用NVIDIAflownet2-pytorch实现生成光流一、环境配置默认背景

所谓的FlowNet的培训是由一个大型的综合生成的数据集启用的。本文将光学流量估计的概念通过卷积网络扩展到视差和场景流估计。为此，我们提出了三

贡献点:1.focusonthetrainingdataandshowthatthescheduleofpresentingdataduringtrainingisveryimportant.2.developastackedarchitecturethatincludeswarpingofthesecondimagewithintermediateopticalflow.3.weelaborat

贡献点：ConstructCNNswhicharecapableofsolvingtheopticalflowestimationproblemasasupervisedlearningtask.TrainCNNend-to-endtolearnpredictingtheopticalflowfieldfromapairofimagesProposeandcomparetwoarchitectur

摘要卷积神经网络（CNNs）最近在各种计算机视觉任务中非常成功，特别是那些与识别有关的任务。光流量估计并不在CNN能够成功完成的任务当中。本文提出了一种能够将光流估计问题作为监督学习任务的CNNs。我们提出并比较两个架构：一个通用架构和另一个架构，包括一个在不同的图像位置关联特征向量的层。由于现有的地groundtruth数据集不够大，不足以训练CNN，所以我们生成了一个大型的合成FlyingCh

FlowNet:LearningOpticalFlowwithConvolutionalNetworks文章链接：https://arxiv.org/abs/1504.06852?

目录论文解读摘要网络结构数据集实验结果TensorFlow源码解读论文解读这是一篇2015年的iccv，论文地址：https://arxiv.org/abs/1504.06852摘要卷积神经网络虽然在计算机视觉的各项任务中取得成功，但是光流计算还没有在其中。这篇paper，我们提出了一种能够解决光流计算问题的模型，采用监督学习。我们提出了并且比较了两种模型：一种是generic的，称为FlowNe

简介：本文是2015年CVPR上一篇关于将CNN用于opticalflow估计的文章；创新之处在于首次将监督学习的CNN用于光流估计；并且针对groundtruth数据集不足的问题，提出了FlyingChairsdatasets摘要1.本文提出的CNN估计光流，是监督学习方法。2.提出了两种网络结构：1）普通CNN结构2）带有Corrlayer的CNN结构3.针对现有的监督学习数据集不足的问题，合

摘&介CNN一直在识别领域大放异彩，是时候在立体匹配部分展示自己能力了。立体匹配是精确的全像素定位。需要找到两个输入图片之间的关系。不光要学习图像的特征表达，还要学习两图之间的匹配位置关系。光流估计与以往的CNN不同。我们也不确定CNN能否解决这样的问题，因此格外的引入链接层，这个连接层是具有匹配的能力的。算法是训练成端到端的。思路是详尽的利用卷积网络的在不同尺度和抽象层面的强大的特征表示能力，最

研究组主页：https://lmb.informatik.uni-freiburg.de/resources/binaries/paper1FlowNet:LearningOpticalFlowwithConvolutionalNetworks

结构flownetcorr结构2放大部分网络结构训练数据集1flyingchairs数据集实验与结果分析Flownetsimple与Flownetcorr对比1文章说明这周学习了一篇文章，文章的名字叫做FlowNet

视频分类问题基于深度学习的视频分类包含非常多的方法，如3D卷积，双流法，LSTM时序模型等，在有三AI知识星球中有非常多的相关模型解读，案例如下：有三AI知识星球-网络结构1000变LiteFlowNetFlowNet以及FlowNet2

FlowNet:LearningOpticalFlowwithConvolutionalNetworksICCV2015Code:https://lmb.informatik.uni-freiburg.de

DeepFeatureFlowforVideoRecognition，利用光流提高视频的精度Flow-GuidedFeatureAggregationforVideoObjectDetection，关于光流可参考我之前的博客光流介绍以及FlowNet

FlowNet:LearningOpticalFlowwithConvolutionalNetworkspdf与相关代码:https://lmb.informatik.uni-freiburg.de/resources

flownet2编译及运行https://github.com/lmb-freiburg/flownet2Firstcompilecaffe,byconfiguringa"Makefile.config

GeometryMeetsDeepLearning2017201620152017APointSetGenerationNetworkfor3DObjectReconstructionfromaSingleImagepaper-CVPR2017VisualAttributeTransferthroughDeepImageAnalogypaper-SIGGRAPH2017FlowNet2.0

AIRX社区（国内领先的AI、AR、VR技术学习与交流平台）整理1、Cvpr2020CodeCVPR2020论文开源项目合集https://github.com/amusi/CVPR2020-Code2、Flownet2

盯着电脑，竟不知从何说起，欲哭无泪~~~~~开始搭flownet的环境时，装好CUDA9.0和cudnn7.1,嚓，没有VS又装了VS2017，环境都配好后，错误，不识别nvcc.exe，嚓，重新安装cuda

特征融合前需要用Opticalflow（FlowNet-S）来对

Pytorch凭借动态图机制，获得了广泛的使用，大有超越tensorflow的趋势，不过在工程应用上，TF仍然占据优势。有的时候我们会遇到这种情况，需要把模型应用到工业中，运用到实际项目上，TF支持的PB文件和TF的C++接口就成为了有效的工具。今天就给大家讲解一下Pytorch转成Keras的方法，进而我们也可以获得Pb文件，因为Keras是支持tensorflow的，我将会在下一篇博客讲解获得

前言目前caffe对于python2.7支持较好，所以flownet2的caffe版本安装多在python2.7实现，近期笔者需要用到python3环境下的flownet2，因此本文介绍在python3

科研：1、这篇文章里对FlowNet的解释很不错~神经光流网络——用卷积网络实现光流预测（FlowNet:LearningOpticalFlowwithConvolutionalNetworks）2、对

nenya33/p/7122701.html版权：本文版权归作者和博客园共有转载：欢迎转载，但未经作者同意，必须保留此段声明；必须在文章中给出原文连接；否则必究法律责任学习了一篇用CNN做光流的paper:FlowNet

花费了两天配置了Flownet2.0caffe版本，有的教程描述的含糊不清，我将我的实践过程记录在此，希望能帮助到更多的需要flownet2.0的小伙伴。

TrainingwithCityscapesdataset-First,downloadtheFlowNet2checkpointfilebyrunning`pythonscripts/download_models_flownet2

GitHub：https://github.com/NVIDIA/flownet2-pytorch———————————————————————————————————————————————pytorch

测试结果1041张训练集EPE=2.537以下为测试集结果FlowNetS+ft+v，论文中训练集EPE=4.44以下为测试集结果Clean测试结果1041张训练集EPE=2.264以下是测试集结果：官方FlowNet

首先，代码地址链接：https://github.com/sampepose/flownet2-tf然后，按照要求安装环境：1.系统ubuntu16.04；2.tensorflow-gpu版本最好是1.2.1

4、Flownet2，2016年提出，利用深度卷积神经网络生成光流图像。0、结果比较首先给出各种算法的结果比较。算法提出时间运行效率其他说明Farneback2003年较快-brox20

Abstract  FlowNet证明了光流提取可以映射为一个学习问题。但是关于光流质量的先进技术依然由传统的方法所定义。特别在小位移和真实世界数据，FlowNet不能使用变分的方法计算。

最近专心看flownet，在跑代码，但愿有个好结果。如果出问题，应该是delay_mult也设置成10的问题了。

https://github.com/lmb-freiburg/flownet2Thisisthereleaseof:theCVPR2017versionofFlowNet2.0Itcomesasaforkofthecaffemasterbranchandwithtrainednetworks

故事背景那是15年的春天，本文的作者和其他几个人，使用CNN做光流估计，于是FlowNet成了第一个用CNN做光流的模型，当时的结果还不足以和传统结果相匹配。

papercodeHighlightFirstpapertousetrainedCNNforopticalflowestimationIntroducenovelcorrelationlayerRefinenetworkbyupsamplingModelFlowNetSimple:concatenatetwoconsecutiveimages.FlowNetCorr:usecorrelationl

结构flownetcorr结构2放大部分网络结构训练数据集1flyingchairs数据集实验与结果分析Flownetsimple与Flownetcorr对比1文章说明这周学习了一篇文章，文章的名字叫做FlowNet