summarized by : GOTO Keita
Yiran Zhong, Pan Ji, Jianyuan Wang, Yuchao Dai, Hongdong Li
ディープなOptical Flow計算のための教師なし学習の手法を提案。教師なし学習を用いることで、従来の教師あり学習を用いた手法と比べて小さい計算コストで済み、汎化性能も高くなる。
PWC-Netで教師信号を用いない損失関数を導入し学習させる。推定されたOptical Flowからフレーム画像を復元して比較する項などからなる損失関数を設計している。
従来の教師なし学習の手法と比べるとSOTA。ただし教師ありのPWC-Netの方が精度が高い。