高精度な光流れ推定を実現するための自己クリーニング反復法

本論文では、光流れ推定モデルの反復的な精度向上プロセスにおける誤差伝播の問題を解決するための2つの相乗効果的な手法を提案する。1つ目は、自己クリーニング反復法(SCI)で、モデルが現在の推定結果の品質を自己評価し、次の反復で自己修正できるようにする。2つ目は、回帰フォーカスロス(RFL)で、学習時にモデルが推定が困難な領域により注目するよう誘導する。これらの手法を組み合わせたSciFlowは、軽量光流れモデルの精度を大幅に向上させることができる。