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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.11
- 수록면
- 974 - 977 (4page)
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Conventional methods for optical flow estimation are inappropriate for applications that demand real-time operation and small memory capacity. Deep learning based networks, such as FlowNet[l] and FlowNet2[2], have high accuracy and fast running time, but require more than 160M of parameters. Therefore, we introduce tow deep learning based networks called PWC-Net[3] and LiteFlowNet[4] that have compact number of parameters and also have effective performances. Introducing two network models of compact but effective CNN models for optical flows, called PWC-Net and LiteFlowNet.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론
Ⅴ. 감사의 글
참고문헌
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