FlowNet 2.0: Evolution of Optical Flow Estimation with Deep Networks 运行时遇到问题及解决

最新推荐文章于 2025-04-06 09:41:11 发布
最新推荐文章于 2025-04-06 09:41:11 发布
阅读量276 收藏 1
点赞数
文章标签： FlowNet 2.0 Error
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wendygelin/article/details/88317376
版权
本文解决在使用Caffe与FlowNet2-S过程中遇到的两个常见问题：一是导入Caffe模块失败，通过调整环境变量和路径设置解决；二是FlowNet2-S在运行时出现权重形状不匹配错误，通过更换为FlowNet-C模型解决。

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

1. no module named caffe

其他情况下遇到这个问题也可以如下解决：

在这个.py文件的import caffe之前，添加：

import os,sys
caffe_root='/media/sdd/v-linge/flownet2-master/' 
os.chdir(caffe_root)  
sys.path.insert(0,caffe_root+'python')

 

2. FlowNet2-S， Running a FlowNet on a single image pair or on lots of image pairs, 遇到 cannot copy param 0 weights from layer 'conv1'; shape mismatch

针对这个错误提醒，不同情况有不同的解决，但是这个例子中，我发现换成FlowNet-C的就可以了~~大概是FlowNet2-S的caffemodel训练时候的问题

FlowNet2.0:Evolution of Optical Flow Estimation with Deep Networks
qq_25379821的博客
08-28 1335
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
几分钟走进神奇的光流|FlowNet 2.0: Evolution of Optical Flow Estimation with Deep Networks
bea_tree的博客
03-28 3万+
故事背景 那是15年的春天，本文的作者和其他几个人，看着美丽的春光，突发奇想使用CNN做光流估计，于是FlowNet成了第一个用CNN做光流的模型，当时的结果还不足以和传统结果相匹配。2016年冬天，作者和一群小伙伴又基于Flow Net的工作进行了改进，效果得到了提升，可以与传统方法相匹敌。 15年的思想主要是把两张用来估计光流信息的图片输入网络，经过训练使网络学到光流信息，后面会
FlowNet 2.0 Evolution of Optical Flow Estimation with Deep Networks
Gussss的博客
08-04 1041
Abstract FlowNet算法证明了光流计算可以被转换为学习问题。在小位移以及现实场景之下，flownet还无法与传统方法比较。 本文提出了3点改进：在训练的不同阶段使用不同的训练集是重要的。第二：提出了warp操作，使用中间预测出来的粗光流应用于第二张图片之上。第三：使用一个子模块专门处理小位移。 Introduction 由Dosovitskiy et al.（A. Dosovit...
FlowNet 2.0: 深度网络光学流估计的进化
最新发布
gitblog_00312的博客
04-06 825
FlowNet 2.0: 深度网络光学流估计的进化 flownet2 FlowNet 2.0: Evolution of Optical Flow Estimation with Deep Networks 项目地址: https...
解读：FlowNet 2.0 evolution of optical flow estimation with deep networks
家家的专栏
11-30 1013
贡献点: 1. focus on the training data and show that the schedule of presenting data during training is very important.  2. develop a stacked architecture that includes warping of the second image with
论文阅读：FlowNet 2.0: Evolution of Optical Flow Estimation with Deep Networks
j879159541的博客
09-20 1092
文章目录1. 论文总述2. 利用CNN预测光流的另一种思路3. 通过堆叠网络来进行光流估计优化的idea来源4. FlyingThings3D (Things3D) dataset5. The order of presenting training data with different properties matters.6. 堆叠两个相同网络时（FlowNetS）7. 堆叠不同的网络结构（FlowNetC+FlowNetS,或者3/8 通道数的FlowNetS）8. FlowNet-CSS的训练好像
论文翻译：FlowNet 2.0: Evolution of Optical Flow Estimation with Deep Networks
deeplearningbo的博客
03-29 2742
FlowNet 2.0: Evolution of Optical Flow Estimation with Deep Networks 首先，附上代码。 代码下载： tensorflow：https://github.com/sampepose/flownet2-tf caffe：https://github.com/lmb-freiburg/flownet2 摘要 ...
Pytorch implementation of FlowNet 2.0: Evolution of Optical Flow Estimation with Deep Networks
马本腾的博客
08-20 4481
本博客是基于NVIDIA 开源代码 https://github.com/NVIDIA/flownet2-pytorch 而来 代码支持多GPU运行 例子数据集 MPI-Sintel 下载地址： http://sintel.is.tue.mpg.de/ 所提供的的网络结构 model： FlowNet2S FlowNet2C FlowNet2CS FlowNet2CSS FlowNet...
FlowNet到FlowNet2.0：基于卷积神经网络的光流预测算法
SIGAI_优快云的博客
06-12 6308
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 原创声明：本文为 SIGAI 原创文章，仅供个人学习使用，未经允许，不能用于商业目的。 导言 光流预测一直都是计算机视觉中的经典问题，同时又是解决很多其他问题的基础而备受关注，例如，运动估计、运动分割和行...
Win11 FlowNet2.0＋Pytorch版本 VSCode
没报错的博客
07-07 910
from scipy.misc import imread, imresize替换成from imageio import imread。把from scipy.misc import imread替换成from imageio import imread。把argspec = inspect.getargspec(class_obj.__init__)替换为。
FlowNet 2.0: Evolution of Optical Flow Estimation with Deep Networks——论文翻译
dognan的博客
08-13 1036
摘要 FlowNet证明光流估计可以作为学习问题。然而，关于光流法的最好技术仍然由传统方法实现。特别是在小位移和实际数据方面，FlowNet无法与多种方法竞争。在本文中，我们提出了光流的端到端学习的概念，并使其工作得非常好。质量和速度的大幅提升是由三个主要因素造成的：首先，我们关注训练数据，并表明在训练期间提供数据计划非常重要。其次，我们开发了一种堆叠式结构，其中包括使用中间光流对第二幅图像进行warp操作。第三，我们通过引入专门针对小运动的子网络来详细关注小位移。 FlowNet 2.0速度仅略低于原始F
FlowNet 2.0: Evolution of Optical Flow Estimation with Deep Networks
网瘾少年康复中心
06-14 6783
最近专心看flownet，在跑代码，但愿有个好结果。如果出问题，应该是delay_mult也设置成10的问题了。 训练过程看flownet2论文 从图中结果看，flownet2的结果更加平滑，2代相对于1代在质量和速度上都有了显著的提升 1.注重了训练样本质量 2.提出了网络堆结构，以中间光流状态改变第二张图的形态 3.通过引入专门针对小运动的子网络来增强网络对于小位移的性能
解读： FlowNet learning optical flow with convolutional networks
家家的专栏
11-30 1099
贡献点：            Construct CNNs which are capable of solving the optical flow estimation problem as a supervised learning task.             Train CNN end-to-end to learn predicting the optical flow f
光流网络结构图（flownetS）
yihonggongzi1234的博客
02-27 448
光流网络结构图（flownetS），根据代码：https://github.com/NVIDIA/flownet2-pytorch
FlowNet: Learning Optical Flow with Convolutional Networks论文解读和TensorFlow源码解读
我的博客有点东西
01-10 2001
目录 论文解读 摘要 网络结构 数据集 实验结果 TensorFlow源码解读 论文解读 这是一篇2015年的iccv，论文地址：https://arxiv.org/abs/1504.06852 摘要 卷积神经网络虽然在计算机视觉的各项任务中取得成功，但是光流计算还没有在其中。这篇paper，我们提出了一种能够解决光流计算问题的模型，采用监督学习。我们提出了并且比较了两种...
FlowNet 2.0: 深度光流估计的进化之路
gitblog_00381的博客
08-16 548
FlowNet 2.0: 深度光流估计的进化之路 flownet2-tfFlowNet 2.0: Evolution of Optical Flow Estimation with Deep Networks项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fl/flownet2-tf 项目介绍 FlowNet 2.0 是一个基于 TensorFlow 的深度学习模型，旨在...
【论文学习】神经光流网络——用卷积网络实现光流预测（FlowNet: Learning Optical Flow with Convolutional Networks）
热门推荐
Joe_quan的博客
01-16 4万+
这周学习了一篇文章，文章的名字叫做FlowNet: Learning Optical Flow with Convolutional Networks 一般的卷积神经网络都被用来进行分类，最近的一些神经网络结构可以用于对每个像素点进行预测，这篇文章主要介绍的就是他们把卷积神经网络改成两个网络结构，并对他们进行点对点的训练，使网络能从一对图片中预测光流场，每秒达到5到10帧率，并且准确率也达到了业界标准。
FlowNet 2.0: Evolution of Optical Flow Estimation with Deep Networks 代码及环境配置
blackmmu的博客
10-20 6910
为了防止各位研究者再运用代码是出现像我一样的错误，本篇博客，粗讲网络结构，细讲网络代码环境配置过程。在湿胸的帮助下，以及在github上进行提问，终于用着别人的代码，实现了光流预测过程。Flownet的网络结构首先在《FlowNet: Learning Optical Flow with Convolutional Networks》这篇文章中，第一次提出用深度学习的方式来进行光流预测，当然因为第一
近几年目标跟踪论文简单分类综述
sinat_31184961的博客
08-21 4432
Siamese类 SiamFC（ECCV2016） SiamRPN（CVPR2018 Spotlight）：SiamFC+RPN DaSiamRPN（ECCV2018） SiamRPN++（CVPR2019）：ResNet+multilevel feature，对每个层的特征都做RPN，再结合，和C-RPN不一样； CFNet（CVPR2017）：第一篇将Siamese和相关滤波结合 RASNe...
给出一些相关文献，能够指导我在自己的图像语义分割模型中加入光流估计模型
03-23
2. "FlowNet 2.0: Evolution of Optical Flow Estimation with Deep Networks" by E. Ilg et al. (CVPR 2017) 3. "PWC-Net: CNNs for Optical Flow Using Pyramid, Warping, and Cost Volume" by D. Sun et al. ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值