【摘 要】
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基于深度学习的光流算法通常会占用大量的存储和高昂的计算成本,为满足智能应用在接入端和边缘端等资源受限设备上的部署,提出一种有效通道关注解码器的轻量级光流模型。模型引入一个轻量级的通道注意力模块,组成新的光流解码器,快速筛选感兴趣的光流通道,减小计算量和参数量。为优化金字塔提取特征的能力,采用可变形卷积强化金字塔的头部,构建头部增强型池化特征金字塔。模型参数量为0.55 M字节,在440×1024×
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基于深度学习的光流算法通常会占用大量的存储和高昂的计算成本,为满足智能应用在接入端和边缘端等资源受限设备上的部署,提出一种有效通道关注解码器的轻量级光流模型。模型引入一个轻量级的通道注意力模块,组成新的光流解码器,快速筛选感兴趣的光流通道,减小计算量和参数量。为优化金字塔提取特征的能力,采用可变形卷积强化金字塔的头部,构建头部增强型池化特征金字塔。模型参数量为0.55 M字节,在440×1024×3的图片尺寸下的模型计算量为6.4 G FLOPs,在Flying chairs和MPI-Sintel等
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