flownet2-errors

最新推荐文章于 2025-06-07 11:43:17 发布
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本文针对FlowNet2与Caffe集成过程中遇到的典型错误进行了详细解析，包括未知引擎错误、文本格式解析错误等，并提供了相应的解决办法及GitHub上的相关链接。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

visualize:

http://vision.middlebury.edu/flow/submit/



1.  engine error

'Layer conv1 has unknown engine'

modify: CUDNN -> CAFFE

https://github.com/BVLC/caffe/issues/2682


2. ‘RandomGeneratorParameter’ does not name a type, ’

https://github.com/lmb-freiburg/flownet2/issues/17

https://github.com/lmb-freiburg/flownet2

https://github.com/xmfbit/flownet2


3. 

'Error parsing text-format caffe.NetParameter'

‘Nevermind, I forgot to source the env script!’


4.


FlowNet2.0:Evolution of Optical Flow Estimation with Deep Networks
qq_25379821的博客
08-28 1371
Abstract    FlowNet证明了光流提取可以映射为一个学习问题。但是关于光流质量的先进技术依然由传统的方法所定义。特别在小位移和真实世界数据，FlowNet不能使用变分的方法计算。在这篇文章里，我们发展了端对端的光流学习概念并且使得它可以很好的实现。在质量和速度上的巨大提升由以下三个主要的贡献支撑：第一，我们关注训练的数据并且发现在训练过程中给定学习数据的顺序是很重要的。第二，我们开发了
理解计算-从根号 2 到 AlphaGo
SIGAI_优快云的博客
08-15 1082
其它机器学习、深度学习算法的全面系统讲解可以阅读《机器学习-原理、算法与应用》，清华大学出版社，雷明著，由SIGAI公众号作者倾力打造。 书的购买链接 书的勘误，优化，源代码资源 在新中国诞生的那一年，加拿大生理学家唐纳德﹒赫布(Donald O. Hebb)出版了《行为的组织》 (《The Organization of Behavior》)一书，书中有一个后来被广泛引用的句子：“当细...
flownet2-pytorch:FlowNet 2.0的Pytorch实施
04-01
flownet2-pytorch FlowNet Pytorch实现。 支持多种GPU训练，并且代码提供了有关干净数据集和最终数据集的训练或推理示例。 相同的命令可用于训练或推断其他数据集。 有关更多详细信息，请参见下文。 还支持使用fp16（半精度）进行推理。 如需更多帮助，请键入 python main.py --help 网络架构 以下是提供的不同Flownet神经网络架构。 每个网络的batchnorm版本也可用。 FlowNet2S FlowNet2C FlowNet2CS FlowNet2CSS FlowNet2SD FlowNet2 自定义图层 FlowNet2或FlowNet2C*结构依赖于自定义层Resample2d或Correlation 。 这些层与CUDA内核的pytorch实现可在 。 注意：当前，半精度内核不适用于这些层。 数据加载器 dat
FlowNet2_CSS.part01.rar
06-15
光流计算方法FlowNet2-CSS的训练文件1，非常好用的，能获得较好的结果
PyNet实现FlowNet：深度学习在光流估计中的应用
weixin_35094083的博客
06-07 1113
在计算机视觉领域，光流估计一直是一个具有挑战性的课题。传统方法依赖于复杂的数学模型和大量的手工调优，不仅计算量大，而且难以适应不同的场景变化。在FlowNetPytorch项目中，一些核心类与函数是理解整个项目结构的关键。以下是一些主要的组成部分：Flownet() 类：这是项目中的主要类，包含了整个FlowNet模型的网络结构定义，也负责前向传播和后向传播的实现。load_data() 函数：用于加载数据集并进行必要的预处理，使得数据符合模型训练的要求。train() 函数。
flownet2-caffe-windows
07-25
flownet2-caffe 在windows 下的实现，修改部分，下载后替换caffe-windows官方版本的对应文件夹再编译即可使用，具体可以参考我的博客 https://blog.youkuaiyun.com/qq_25379821/article/details/81175158
FlowNet2-C_checkpoint.pth.tar
06-15
光流计算方法FlowNet2-C的训练文件，非常好用的，能获得较好的结果
如何根据以下审稿意见修改文章”This paper addresses the problem of video deblurring by using a short-exposure frame-based video deblurring method based on diffusion model. Specifically, it proposed optical flow decomposition to overcome the issue of occlusion caused errors and bidirectional sharp frame prior reference to reduce the errors in optical flow estimation and poor prior reference. The method is evaluated on benchmark datasets which shows the superior performance.Comments:The paper is not well written and is difficult to follow. While the motivation for decomposing the flow estimation is reasonable, it is not clear how this solves the problem of occlusions. As discussed, the input images are severely blurred, and the predicted optical flow between consecutive frames contains significant noise. It is unclear why the proposed method performs better under these conditions.Another concern relates to the claim made between lines 314 and 316. The optical flow for short-exposure frames is obtained using RAFT, which relies on pixel matching across frames and is used for fusion. However, the justification for using this approach and its advantages are not clearly explained.Based on the current writing, it is not clear why the proposed ‘decomposition’ approach is beneficial.The method is based on a diffusion model. However, this is only mentioned in the implementation section. The method section does not lay the necessary theoretical foundation for this approach.Given the current state of the paper, the reviewer does not believe it is ready for acceptance.“
06-18
- 与传统光流法（如FlowNet3）的参数量/速度对比（表2） - 与GAN-based去模糊方法的运动伪影定量分析（图5） - **用户研究**：新增10名志愿者对运动区域重建效果的主观评分（平均提升18%）。 - **代码开源**：...
Self-supervised Learning of Motion Capture阅读笔记
qq_40045309的博客
05-04 1798
备注： 1.作者 Hsiao-Yu Fish Tung，Katerina Fragkiadaki 卡耐基梅隆大学 一、概述 1. abstract （1） 跟直接优化mesh and skeleton 的参数不一样的是，我们通过优化网络的权重来预测一个 monocular RGB video中的3D shape and skeleton 的配置； （2） 模型采用end-to-end ...
机器学习--波澜壮阔四十年
SIGAI_优快云的博客
06-12 1235
其它机器学习、深度学习算法的全面系统讲解可以阅读《机器学习-原理、算法与应用》，清华大学出版社，雷明著，由SIGAI公众号作者倾力打造。 书的购买链接 书的勘误，优化，源代码资源 什么是机器学习？ 人工智能的再次兴起让机器学习（Machine Learning）这个名词进入了公众的视野，它成为当前解决很多人工智能问题的核心基石。 机器学习是什么？ 如果只用一句话解释这个概念，最简单直观的...
反向传播算法推导-全连接神经网络
SIGAI_优快云的博客
07-07 9324
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Python-FlowNet20的一个Pytorch实现
08-11
Pytorch implementation of FlowNet 2.0: Evolution of Optical Flow Estimation with Deep Networks
FlowNet2.0论文笔记
weixin_30252709的博客
07-29 475
原论文标题：FlowNet 2.0: Evolution of Optical Flow Estimation with Deep Networks 文章是对FlowNet的进一步改进，主要贡献为如下三个方面： 训练数据集的调度对于模型的性能有较大的影响。 PS：光流的数据集都比较小，一般需要几个数据集一起train，故如何使用这些数据集是至关重要的。 ...
笔记：FlowNet2
David糖的博客
06-26 1046
这里主要探讨不同的组合方式 + 不同的网络size设计
FlowNet 2.0
surprising
11-02 863
FlowNet（也就是它的第一个版本）链接如下：FlowNet 这篇是对上一篇FlowNet的改进，可以从标题看出（Evolution 演变，演化 ）发表于CVPR2017 Motivation: FlowNet cannot compete with variational methods,particularly on small displacements and real-world ...
FlowNet2详细安装、调试、推理、训练全过程，包含遇到的错误解决方案
一只胖子的博客
09-05 798
此博客为自己学习flownet2以及复现过程中所遇到的问题。FlowNet2.0是2017年CVPR会议上发布的一个深度学习光流估计框架，由于时间比较早，所以用到的python、torch以及其他相关库的版本都较早。
FlowNet2 (PyTorch v0.3.0)环境搭建
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10-31 717
本文主要是对FlowNet2 (PyTorch v0.3.0)的环境搭建进行了记录，该项目的地址为https://github.com/vt-vl-lab/flownet2.pytorch
flownet2 install
ustc_imcl_fj的博客
09-25 792
flow net2 install
【Ubuntu】【FlowNet2】一文解决Ubuntu配置FlowNet2所有问题（工作站Ubuntu配置FlowNet2全过程+问题汇总)
weixin_51393908的博客
10-19 2160
工作站配置：4张3090 对应的sm类型为：sm_86(不同torch版本支持的算力类型sm_是不一样的，一般torch支持4-8个类型的sm_)后边详细阐述系统版本： Ubuntu 20.04.6 LTS （Focal Fossa长期支持版本）
FlowNet2-ft-kitti 单目视觉可以用吗
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07-29
我们正在讨论FlowNet2-ft-kitti模型是否支持单目视觉输入以及是否适用于KITTI数据集上的动态/静态目标分类任务。 根据引用[1]和引用[2]（实际上是同一内容的不同表述）： - FlowNet2-ft-kitti是在KITTI数据集上...
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