PWC-Net

收录理由

PWC-Net 是 CVPR 2018 一篇知名论文的官方实现，把图像金字塔、warping 和 cost volume 这些经典光流技术整合进一个端到端可训练的网络里。做视频运动分析的人，无论是动作识别、帧插值还是自动驾驶感知，都能在这里找到 Caffe 和 PyTorch 两套代码，而且两个版本在 Sintel 等基准上的精度非常接近。仓库还附带预训练模型和完整的训练测试流程，不只是一篇论文的附属品，能当真正的起点用。需要注意，代码面向 Python 2.7 和较老的深度学习环境，更适合当作复现论文结果的基准，或者作为架构参考移植到现代框架中。