UPFlow: 비지도 광학 흐름 학습을 위한 업샘플링 피라미드

피라미드 네트워크의 업샘플링 및 학습을 개선함으로써 광류 추정을 위한 비지도 학습 접근법을 제안한다. 피라미드 계층 간 이중선형 업샘플링으로 인해 발생하는 보간 흐림 문제를 해결하기 위해, 자가 안내 업샘플 모듈을 설계하였다. 또한, 가장 세밀한 광류를 가상 레이블로 활용하여 중간 계층에 대한 보조 지도 정보를 제공하기 위해 피라미드 정제 손실(金字塔 distillation loss)을 제안한다. 이러한 두 가지 구성 요소를 통합함으로써, 본 연구 방법은 MPI-Sintel, KITTI 2012, KITTI 2015 등 주요 벤치마크에서 비지도 광류 학습 분야에서 최고의 성능을 달성하였다. 특히 KITTI 2012에서는 EPE=1.4, KITTI 2015에서는 F1=9.38%의 성능을 기록하여, 기존 최고 성능 방법 대비 각각 22.2%, 15.7% 향상된 결과를 보였다.