FlowSeek: Optical Flow Made Easier with Depth Foundation Models and Motion Bases

📄 arXiv: 2509.05297v1 📥 PDF

作者: Matteo Poggi, Fabio Tosi

分类: cs.CV

发布日期: 2025-09-05

备注: ICCV 2025 - Project Page: https://flowseek25.github.io/ - Code: https://github.com/mattpoggi/flowseek

💡 一句话要点

FlowSeek：利用深度基础模型和运动基的光流估计框架，降低训练成本并提升泛化性

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 光流估计 深度学习 深度基础模型 运动参数化 跨数据集泛化 低资源训练 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有光流方法训练通常需要大量硬件资源，限制了其应用和发展。
  2. FlowSeek结合深度基础模型和运动基，设计紧凑架构，降低训练成本。
  3. 实验表明，FlowSeek在多个数据集上超越现有方法，尤其在跨数据集泛化方面。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为FlowSeek的光流估计新框架，该框架仅需极少的硬件资源即可进行训练。FlowSeek结合了光流网络设计的最新进展、先进的单图像深度基础模型以及经典的低维运动参数化方法，从而实现了一个紧凑而精确的架构。FlowSeek在单个消费级GPU上进行训练，硬件成本比大多数最新方法低约8倍，并且在Sintel Final和KITTI数据集上实现了卓越的跨数据集泛化性能，相对于先前的最先进方法SEA-RAFT，分别实现了10%和15%的相对改进，同时在Spring和LayeredFlow数据集上也取得了优异表现。

🔬 方法详解

问题定义：现有的光流估计方法通常需要大量的计算资源进行训练，这使得研究人员难以在资源受限的环境中进行实验和开发。此外，这些方法在跨数据集泛化方面表现不佳，难以适应真实世界的复杂场景。

核心思路：FlowSeek的核心思路是利用单图像深度基础模型提取的深度信息，结合低维运动参数化方法，来指导光流估计。通过这种方式，可以减少对大量标注数据的依赖，并提高模型的泛化能力。同时，紧凑的网络架构设计降低了训练所需的硬件资源。

技术框架：FlowSeek的整体框架包括以下几个主要模块：1) 单图像深度估计模块：使用预训练的深度基础模型从输入图像中提取深度信息。2) 运动基参数化模块：将光流场分解为一组低维运动基的线性组合，从而减少了需要学习的参数数量。3) 光流估计网络：该网络利用深度信息和运动基参数，预测最终的光流场。

关键创新：FlowSeek的关键创新在于将深度基础模型和运动基参数化方法有效地结合起来，从而在降低训练成本的同时，提高了光流估计的精度和泛化能力。与现有方法相比，FlowSeek不需要大量的计算资源进行训练，并且在跨数据集泛化方面表现更佳。

关键设计：FlowSeek的关键设计包括：1) 使用预训练的深度基础模型，避免了从头开始训练深度估计网络的需要。2) 采用低维运动基参数化方法，减少了需要学习的参数数量。3) 设计紧凑的光流估计网络，降低了计算复杂度。损失函数的设计也至关重要，可能包括光流一致性损失、深度一致性损失等，以保证光流估计的准确性和鲁棒性（具体损失函数细节论文中未明确说明，此处为推测）。

📊 实验亮点

FlowSeek在Sintel Final和KITTI数据集上实现了显著的性能提升，相对于先前的最先进方法SEA-RAFT，分别实现了10%和15%的相对改进。更重要的是，FlowSeek仅需在单个消费级GPU上进行训练，硬件成本比大多数最新方法低约8倍，这使得该方法更易于复现和应用。

🎯 应用场景

FlowSeek具有广泛的应用前景，包括自动驾驶、机器人导航、视频监控、虚拟现实等领域。该方法降低了光流估计的计算成本，使其能够在资源受限的平台上部署，从而促进了这些技术的普及和发展。未来，FlowSeek可以进一步扩展到其他视觉任务中，例如三维重建、运动分割等。

📄 摘要（原文）

We present FlowSeek, a novel framework for optical flow requiring minimal hardware resources for training. FlowSeek marries the latest advances on the design space of optical flow networks with cutting-edge single-image depth foundation models and classical low-dimensional motion parametrization, implementing a compact, yet accurate architecture. FlowSeek is trained on a single consumer-grade GPU, a hardware budget about 8x lower compared to most recent methods, and still achieves superior cross-dataset generalization on Sintel Final and KITTI, with a relative improvement of 10 and 15% over the previous state-of-the-art SEA-RAFT, as well as on Spring and LayeredFlow datasets.