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多次利用不同深度数据集驱动光流学习
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种更简单的合成数据生成方法，用于光流数据集的监督学习。同时提出了一种新的方法，在监督学习中利用遮挡掩模，并观察到抑制遮挡区域梯度在课程学习意义上作为强大的初始状态。
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关键要点
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密集光流研究取得显著进展，主要依赖于监督学习和大量标记数据。
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获取大规模真实世界数据成本高，通常使用计算机图形构建数据集。
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提出了一种更简单的合成数据生成方法，通过基本操作组合实现真实感。
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对2D运动数据集进行系统分析，介绍生成合成数据集的关键因素。
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提出在监督学习中利用遮挡掩模的新方法，抑制遮挡区域梯度作为强大初始状态。
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在数据集上进行RAF网络初始训练，结果在MPI Sintel和KITTI 2015基准测试中超过原始RAF网络。
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