LiteFlowNet是一个轻量级卷积神经网络，专为光流估计设计，在CVPR 2018上以Spotlight论文形式发表，接受率为6.6％

LiteFlowNet 该存储库（ ）是LiteFlowNet的正式发行版，适用于我的论文 CVPR 2018（Spotlight）中。 本文的最新版本可在。 LiteFlowNet是一种轻量，快速且准确的光学流CNN。 我们开发了几个专门的模块，包括（1）金字塔特征，（2）级联流推断（成本量+亚像素细化），（3）特征翘曲（f-warp）层和（4）通过特征驱动的流规则化局部卷积（f-lconv）层。 LiteFlowNet在KITTI上的表现优于PWC-Net（CVPR 2018），并且模型尺寸较小（比PWC-Net小40％）。 有关LiteFlowNet的更多详细信息，您可以访问。