DeepMatching：层次变形密集匹配

我们介绍了一种新颖的匹配算法，称为深度匹配（DeepMatching），用于计算图像之间的密集对应关系。深度匹配依赖于一种分层、多层、相关性的架构设计，该架构专为图像匹配而设计，并受到深度卷积方法的启发。所提出的匹配算法能够处理非刚性变形和重复纹理，并在图像之间存在显著变化的情况下高效地确定密集对应关系。我们在Mikolajczyk（Mikolajczyk等人2005年）、MPI-Sintel（Butler等人2012年）和Kitti（Geiger等人2013年）数据集上评估了深度匹配的性能，并将其与现有的最先进匹配算法进行了比较。结果表明，深度匹配优于现有最先进算法，尤其是在处理重复纹理方面表现出色。此外，我们还提出了一种通过集成深度匹配到Brox和Malik（2011年）的大位移光流（LDOF）方法中来估计光流的方法，称为深度光流（DeepFlow）。与现有的匹配算法相比，我们的方法在大位移和复杂运动方面具有更高的鲁棒性。深度光流在公共基准测试中的光流估计性能具有竞争力。