基于改进Cycle-GAN的光流无监督估计方法

摘要：

卷积神经网络为光流的计算提供了 一种新的方式,但作为一种数据驱动技术,用于训练网络的大规模光流真值在现实世界中不易获取.为了解决这个弊端,基于Cycle-GAN的循环对抗机制,提出了一种光流无监督估计方法.首先,引入双判别器机制在生成器生成的光流样本的底层和高层特征上进行鉴别,迫使生成器提高光流生成的精度.其次,引入Spynet作为教师网络,在生成器训练前期对其进行指导,防止网络陷入模式崩塌.最后,改进损失函数,提出了光流一致性损失和轮廓一致性损失函数,进一步提升光流估计精度.实验结果表明,与现有的先进算法相比,提出的方法达到与有监督算法相同的精度水平.

关键词：光流估计、循环生成对抗网络、视觉导航、无监督学习

所属期刊栏目：9

分类号：TP391;V249.32+5(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省重点研发计划;青海省重点研发与转化计划;国家残联课题

在线出版日期：2022-09-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：51-59