【问题标题】:What is endpoint error between optical flows?什么是光流之间的端点误差?
【发布时间】:2018-09-16 21:24:37
【问题描述】:

我已经看到端点误差 (EPE) 被用作确定流量估计与实际流量有多接近的指标,但我对此有一些疑问,希望有人能启发我:

  • 它实际上代表什么?
  • 如何计算?
  • 为什么要使用它?

【问题讨论】:

  • 这些都不是编程题,所以只针对编程题。这可能适用于其他 SE 站点。
  • 我认为这很合适。在大型数据集上评估方法是一项编码任务。 OP 询问如何以及为什么使用标准方法来执行此操作。

标签: machine-learning computer-vision opticalflow


【解决方案1】:

通过比较估计的光流矢量( ) 具有真实光流向量 ( )。

端到端误差定义为这两者之间的欧几里得距离:

对于视频中的给定帧,通常会有很多这样的向量,而光流估计的常见质量衡量标准是平均端到端误差。

请注意,您需要带标注的视频,否则您无法计算测量值。要使用的经典数据集是Middlebury Optical flow sets。对于具有此类groundtruth(尽管已渲染)的长而丰富的数据集,请参见MPI Sintel Dataset

另一个常见的误差度量是插值误差。它的好处是不需要任何基本事实。插值误差是通过使用光流外推(“扭曲”)当前帧来实现的。然后将推断的图像与视频的真实下一帧进行比较。

插值误差可以很好地衡量光流可用于视频编码的程度,而端到端点误差可以很好地衡量它如何用于计算机视觉任务,例如形状来自运动等。

【讨论】:

  • “标量长度”是指差分向量的L2范数吗?
  • @Rohan,是的,L2 规范。
  • L2 范数或平方 L2 范数?
  • @Joseph,欧几里得距离
  • 编辑答案明确提到欧几里得距离
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