분리 가능 흐름: 광학 흐름 추정을 위한 운동 비용 볼륨 학습

현재 최첨단 광류( optical flow ) 방법에서 전체 운동 비용 볼륨( full-motion cost volumes )은 핵심적인 역할을 한다. 그러나 단순한 특징 상관관계를 기반으로 구성되기 때문에 사전 지식 또는 비국소적 지식을 효과적으로 반영하지 못하는 한계를 가지고 있다. 이로 인해 가려짐 또는 무문자( textureless ) 영역과 같은 제약이 부족하고 모호한 영역에서 아티팩트가 발생한다. 본 연구에서는 비국소적 집계 레이어를 활용하여 전역적 맥락 정보와 사전 지식을 효과적으로 이용함으로써 이러한 영역의 운동을 명확히 하는 분리 가능한 비용 볼륨 모듈을 제안한다. 이 모듈은 기존의 상관관계 기반 비용 볼륨의 즉시 교체 가능한 대체품으로 설계되었으며, 정확도 측면에서 현재 표준으로 여겨지는 Sintel 및 KITTI 광류 벤치마크에서 모두 최고 성능을 기록한다. 또한 합성 데이터에서 실제 데이터로의 일반화 성능이 뛰어나다는 점에서도 입증되었다.