DeepMatching: التطابق الكثيف المتغير شكلياً الهرمي

نقدم خوارزمية مطابقة جديدة تُسمى DeepMatching لحساب التوافق الكثيف بين الصور. تعتمد خوارزمية DeepMatching على بنية ترابطية متعددة الطبقات ومتدرجة تم تصميمها لمطابقة الصور، وهي مستوحاة من النماذج التلافيفية العميقة. يمكن للخوارزمية المقترحة التعامل مع التشوهات غير المرونة والأنسجة المتكررة وتحدد التوافق الكثيف بكفاءة في وجود تغييرات كبيرة بين الصور. نقيم أداء خوارزمية DeepMatching بالمقارنة مع الخوارز�يات الرائدة في مجال المطابقة على مجموعات البيانات Mikolajczyk (Mikolajczyk et al 2005)، MPI-Sintel (Butler et al 2012) و Kitti (Geiger et al 2013). تتفوق خوارزمية DeepMatching على الخوارزُمات الرائدة وتظهر نتائج ممتازة بشكل خاص بالنسبة للأنسجة المتكررة.كما نقترح طريقة لتقدير الجريان البصري تُسمى DeepFlow من خلال دمج خوارزمية DeepMatching في نهج الجريان البصري ذو الانزياح الكبير (LDOF) لـ Brox و Malik (2011). بفضل نهج المطابقة الخاص بنا، يتم الحصول على صلابة إضافية تجاه الانزياحات الكبيرة والحركات المعقدة مقارنة بالخوارزُمات المطابقة الموجودة. تحصل خوارزمية DeepFlow على أداء تنافسي في مقاييس الأداء العامة لتقدير الجريان البصري.