文件名称：flownet2-pytorch:FlowNet 2.0的Pytorch实施
文件大小：222KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-21 03:59:41
Python
flownet2-pytorch FlowNet Pytorch实现。 支持多种GPU训练，并且代码提供了有关干净数据集和最终数据集的训练或推理示例。 相同的命令可用于训练或推断其他数据集。 有关更多详细信息，请参见下文。 还支持使用fp16（半精度）进行推理。 如需更多帮助，请键入 python main.py --help 网络架构 以下是提供的不同Flownet神经网络架构。 每个网络的batchnorm版本也可用。 FlowNet2S FlowNet2C FlowNet2CS FlowNet2CSS FlowNet2SD FlowNet2 自定义图层 FlowNet2或FlowNet2C*结构依赖于自定义层Resample2d或Correlation 。 这些层与CUDA内核的pytorch实现可在 。 注意：当前，半精度内核不适用于这些层。 数据加载器 dat
【文件预览】：
flownet2-pytorch-master
----run-caffe2pytorch.sh(1KB)
----utils()
--------frame_utils.py(534B)
--------__init__.py(0B)
--------tools.py(5KB)
--------flow_utils.py(5KB)
--------param_utils.py(7KB)
----install.sh(340B)
----Dockerfile(1KB)
----download_caffe_models.sh(413B)
----datasets.py(13KB)
----main.py(23KB)
----__init__.py(0B)
----models.py(19KB)
----LICENSE(558B)
----convert.py(5KB)
----losses.py(3KB)
----README.md(5KB)
----run_a_pair.py(2KB)
----launch_docker.sh(205B)
----networks()
--------resample2d_package()
--------submodules.py(3KB)
--------FlowNetFusion.py(2KB)
--------channelnorm_package()
--------__init__.py(0B)
--------FlowNetSD.py(4KB)
--------FlowNetC.py(5KB)
--------FlowNetS.py(4KB)
--------correlation_package()
----.gitignore(39B)
----image.png(176KB)