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学习了一篇用CNN做光流的paper，简称FlowNet。
1. 论文题目 FlowNet: Learning Optical Flow with Convolutional Networks
2.背景
- 为什么想到用CNN做光流：最近提出的CNN架构可以做逐像素预测，比如，语义分割和从单图估计深度。所以本文提出end-to-end训练CNNs用于从图像对中预测光流场。
- 光流和其他任务的区别：光流估计需要精确的逐像素定位，也需要找到两个输入图像的对应。这不仅涉及到学习图像特征表达，也要学习在两个图像的不同位置匹配这些特征表达。所以从这方面来看，光流估计和CNNs的以前应用基本上不一样。
3. 本文提出构建CNNs，以有监督的学习方式解决光流估计任务。提出两种架构，并做了对比实验：
- 一种是通用的架构
- 另外一种是包含一个不同图像位置的特征向量关联层。因为不确定用标准的CNN架构能否解决这个问题，就提出了一个有关联层的架构，用来显式地提供匹配功能。这个架构采用end-to-end训练。思想是利用卷积网络学习多级尺度和抽象化的强大特征的能力，然后帮助他基于这些特征找到实际的对应。关联层上面学习如何从这些匹配中来预测流。令人惊讶的是，用这种方式帮助网络并不是 必要的，甚至是原始的网络都能学会以具有竞争力的准确性来预测光流。
4. 已有光流数据集太小，很多没有标注真实值，本文创建了一个新的光流数据集Flying Chairs，用来充分训练CNN。
5. 网络架构
给定足够的有标签数据，CNN 擅长学习输入-输出关系。所以我们采用end-to-end的学习方法预测光流：给定一个包含图像对真实流的数据集，我们训练一个网络直接从图像中预测x-y流场。但是需要设计合适的架构来实现这个目的。
一个简单的选择是把输入图像堆叠起来，把他们通过一个相当普通网络，让网络自己决定怎样处理图像对从而抽取出运动信息，如图2（top）所示，这个只有卷积组成的架构称为“FlowNetSimple”
原则上，如果这个网络足够大，就能学习预测光流，然而，我们无法保证像SGD那样的局部梯度优化能让网络达到全局最优点，因此，手工设计一个不那么通用、但能用给定数据和优化技巧得到好的性能的架构是有好处的。
一个直接的想法就是：针对两个图像，创建两个独立但相同的处理流，然后在后续进程中把他们结合到一起，如图2（bottom）。在这个架构中，网络需要要先分别产生两个图像的有意义的表达，然后在更高级别把他们结合，这类似于标准的匹配方法中一个先从两个图像的patches抽取特征，然后结合这些特征向量。然而，得到两个图像的特征表达后，网络怎么找二者的对应呢?
在匹配进程，我们在网络中引入了一个“correlation layer”（关联层），在两个特征图中做乘法patch比较，包含这个层的网络结构在图2（bottom）中。给定两个多通道的特征图f1、f2，w、h和c是他们的宽度、高度和通道数，我们的关联层就是让网络比较f1中的每个patch和f2中的每个patch。
现在我们只考虑两个patch的单独比较。第一个图的以x1为中心的patch和第二个图的以x2位中心的patch之间的关联就定义为：
方形patch的尺寸为K=2k+1 （k=0）。公式1等同于神经网络中的一个卷积，但不是用滤波器卷积数据，而是用数据卷积数据，所以，没有可训练的权重。
计算c(x1,x2)涉及到cKK次乘法，比较所有的patch组合涉及到wwhh次计算，所以很难处理前向后向过程。为了计算，我们限制最大位移d用于比较，而且在两个特征图中也引入了步长stride。这样通过限制x2的范围，只在D=2d+1 （d=20）的邻域中计算关联c(x1,x2)。我们用步长s1（1）和s2（2），来全局quantize x1，在以x1为中心的邻域内quantize x2。
理论上，关联的结果是4D的：对两个2D位置的每个组合，我们得到一个关联值，即两个分别包含截取patches值的向量的内积。实际上，我们把相对位置用通道表示，这就意味着我们得到了w*h*D*D大小的输出。在反向过程中，我们求关于每个对应底层blob的导数。
6. Refinement
Pooling会导致分辨率减少，为了提供密集的像素预测，我们需要一种方法来refine pool后的coarse表达。我们refine的方法如图3所示，主要的是upconvolutional 上卷积层，由unpooling（与pooling相反，扩展特征图）和卷积组成。为了做refinement，我们在特征图上用上卷积，然后把它和网络的收缩部分’contractive’ 得到的对应特征图、以及一个上采样的coarses流预测连接起来。这样就能既保留coarser特征图的高层信息，又能保留低层特征图的好的局部信息。每个步骤两次增加分辨率，我们重复这个过程4次，得到预测的流，此时的特征图还是原图的四分之一。
我们发现，与对全图像分辨率做计算量更少的双线性上采样相比，从这个分辨率上做更多的refinement并不能显著提升结果，这个双线性上采样的结果就是网络的最终流预测。
我们替换双线性上采样，采用没有匹配项的变分方法：我们在4次下采样分辨率后开始，迭代20次做coarse-to-fine，把流场变为全分辨率。最后，在全图像分辨率上又做了5次迭代。然后把平滑系数换为
，用文献【26】的方法计算图像边界和对应的检测边界，b(x,y)是各自尺度和像素之间的重采样的thin边界的strength。这种放大方法比简单的双线性上采样计算量大，但是增加了变分方法的优点，得到平滑和亚像素准确的流场。在下文中，用变分法refine的结果加后缀+v。变分结果见图4
7. 训练的参数设置
- k=0 d=20 s1=1 s2=2
- loss: endpoint error (EPE) ，是光流估计中标准的error measure，是预测光流向量与真实光流向量的欧氏距离在所有像素上的均值。
- 优化方法：Adam ，无需momentum就能比SGD快速收敛。固定了一些参数：
- mini-batches ：8
- learning rate：开始 λ = 1e-4，在第300k次迭代后，每100k次迭代除以2。在FlowNetCorr中λ = 1e-4 会出现梯度爆炸，从较小的学习率λ = 1e-6开始, 在10k次迭代后慢慢增加
达到 λ = 1e-4 ，然后再按照刚刚说的减少。 - 发现测试过程中扩大输入图像能提升性能，尽管最优尺度取决于数据集，我们在所有的任务的每个网络固定了尺度，FlowNetS 没做扩大，FlowNetC 选择1:25的参数
