HMAFlow：通过层次运动场对齐学习更准确的光流
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本文针对光流估计这一长期存在的视觉任务，提出了一种新方法HMAFlow，旨在提升对小物体的光流估计准确性。通过引入层次运动场对齐模块和相关自注意力模块，重建4D成本体并采用多尺度相关搜索方法，该模型在各大基准测试中展现出优秀的泛化性能，尤其在Sintel和KITTI测试集上均显著优于现有技术。
本文提出了一种新方法HMAFlow，用于提升光流估计准确性。该方法通过引入层次运动场对齐模块和相关自注意力模块，重建4D成本体并采用多尺度相关搜索方法。实验证明，该方法在各大基准测试中表现出优秀的泛化性能，尤其在Sintel和KITTI测试集上优于现有技术。
