用于FlowNet和FlowNet2的模型测试，仅包含原始数据集中的前30个样本对，原始数据共包含22872个样本对。 论文讲解：inkiyinji.blog.csdn.net/article/details/127487218

FlowNet的PyNet实现

主要介绍了Pytorch转keras的有效方法,以FlowNet为例讲解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

FlowNet2（TensorFlow） 此仓库包含用于TensorFlow的FlowNet2 [1]。 它包括FlowNetC，S，CS，CSS，CSS-ft-sd，SD和2。 安装 pip install enum pip install pypng pip install matplotlib pip install image pip install scipy pip install numpy pip install tensorflow Linux： sudo apt-get install python-tk 您必须安装CUDA： make all 下载砝码 要下载所有模型

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