StreamFlow: Streamlined Multi-Frame Optical Flow Estimation for Video Sequences

📄 arXiv: 2311.17099v1 📥 PDF

作者: Shangkun Sun, Jiaming Liu, Thomas H. Li, Huaxia Li, Guoqing Liu, Wei Gao

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2023-11-28

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出StreamFlow以解决视频序列中的光流估计问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 光流估计 视频分析 时空建模 遮挡处理 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的光流估计方法在处理连续帧之间的遮挡问题时存在显著挑战，导致像素匹配困难。
  2. 本文提出了一种简化的批内多帧光流估计框架，旨在消除冗余的递归计算并提高时空建模效率。
  3. 实验结果表明，StreamFlow在KITTI和Sintel数据集上表现优异，速度提升达63.82%，尤其在遮挡区域有显著改善。

📝 摘要（中文）

在光流估计中，连续帧之间的遮挡问题长期以来一直是一个重大挑战。遮挡引入的固有模糊性直接违反了亮度恒定约束，并显著阻碍了像素级匹配。为了解决这一问题，多帧光流方法利用相邻帧来减轻局部模糊性。然而，现有的多帧方法主要采用递归流估计，导致计算重叠较大。本文提出了一种简化的批内框架，消除了冗余的递归计算，同时在批内估计约束下开发了有效的时空建模方法。具体而言，我们提出了针对视频输入的简化批内多帧（SIM）管道，达到了与双帧网络相似的时间效率。此外，我们引入了一种高效的集成时空一致性（ISC）建模方法，在编码阶段实现有效的时空建模，而没有增加额外的参数开销。通过高效的SIM管道和有效模块，StreamFlow在KITTI和Sintel数据集上表现出色，尤其在遮挡区域有显著改善，相较于之前的多帧方法速度提升达63.82%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决光流估计中的遮挡问题，现有方法由于采用递归流估计，导致计算效率低下和冗余计算。

核心思路：提出了一种简化的批内多帧光流估计框架，利用相邻帧的信息来减轻遮挡带来的模糊性，同时避免了冗余的递归计算。

技术框架：整体架构包括简化批内多帧（SIM）管道，集成时空一致性（ISC）建模和全局时间回归器（GTR），实现高效的时空建模和解码。

关键创新：最重要的创新在于提出了SIM管道和ISC建模方法，显著提高了光流估计的效率和准确性，尤其在处理遮挡区域时表现突出。

关键设计：在设计中，ISC建模方法没有增加额外的参数开销，GTR模块有效探索时间关系，确保了整体模型的高效性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，StreamFlow在KITTI和Sintel数据集上表现优异，尤其在遮挡区域的光流估计上有显著改善，速度提升达63.82%，相较于以往的多帧方法具有明显优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、视频监控和动作识别等，能够显著提升在复杂场景下的光流估计精度和速度，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Occlusions between consecutive frames have long posed a significant challenge in optical flow estimation. The inherent ambiguity introduced by occlusions directly violates the brightness constancy constraint and considerably hinders pixel-to-pixel matching. To address this issue, multi-frame optical flow methods leverage adjacent frames to mitigate the local ambiguity. Nevertheless, prior multi-frame methods predominantly adopt recursive flow estimation, resulting in a considerable computational overlap. In contrast, we propose a streamlined in-batch framework that eliminates the need for extensive redundant recursive computations while concurrently developing effective spatio-temporal modeling approaches under in-batch estimation constraints. Specifically, we present a Streamlined In-batch Multi-frame (SIM) pipeline tailored to video input, attaining a similar level of time efficiency to two-frame networks. Furthermore, we introduce an efficient Integrative Spatio-temporal Coherence (ISC) modeling method for effective spatio-temporal modeling during the encoding phase, which introduces no additional parameter overhead. Additionally, we devise a Global Temporal Regressor (GTR) that effectively explores temporal relations during decoding. Benefiting from the efficient SIM pipeline and effective modules, StreamFlow not only excels in terms of performance on the challenging KITTI and Sintel datasets, with particular improvement in occluded areas but also attains a remarkable $63.82\%$ enhancement in speed compared with previous multi-frame methods. The code will be available soon at https://github.com/littlespray/StreamFlow.