本文介绍了一种叫做 Recurrent All-Pairs Field Transforms (RAFT) 的光流网络,在数据集中取得了 SOTA 的结果。主要亮点如下: (1)State-of-the-art accuracy:本文在 KITTI 相对现有最好结果取得了 16% 的误差下降,达到 5.10%(F1)。在 Sintel 上取得了 30% 的误差下降(像素误差)。是目前最好的结果。 (2)Strong generalization:仅在仿真数据集训练时,RAFT 相比同样在仿真数据集训练的最好的网络结果有 40% 的误差下降。 (3)High efficiency: RAFT 在 1088×436...