EPIC flow

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EPIC flow

来自阿尔卑斯山人的杰作：EpicFlow: Edge-Preserving Interpolation of Correspondences for Optical Flow

主要思想，先用Deepflow和He博士的NNF方法算sparse的robust点之flow，再用合适的插补修改至dense field

细节包括：

1）用SED检测边界，即每个pixel的边界属性

2）计算每个点到其他所有点的geodesic distance，同layer的两个点GS会较低，如果两个点被边界隔开，GS会高（resistance，爬过去累）

3）找出geodesic distance最近的点们来插补，概念类似于layer grouping

其中，寻找最近点时，用的是Dijkstra算法

参考：

弱弱感想：用此算法来进行同layer的OF归类是很合理的，但是要是没有这种知识面（Dijkstra算法），估计想不到这么来用，功夫啊~

优点：可以保留很多物体边缘的细节，但是效果和之前的Local Grouping for Optical Flow相比，又更好（那个作者被嫌弃了，其实也是牛牛，最近刚换了新的坑）

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