Optical Flow MEMFOF Tartan T TSKH

🚀 MEMFOF-Tartan-T-TSKH

🔍 MEMFOF 是一种用于 全高清视频 的 内存高效光流方法，它将 高精度 与 低显存使用 相结合。该特定检查点旨在用于 真实世界视频，训练时考虑了 更高的多样性和鲁棒性。

📄 论文 | 🌐 项目页面 | 💻 代码 | 🚀 Colab | 🤗 演示

🚀 快速开始

安装指南

git clone https://github.com/msu-video-group/memfof.git
cd memfof
pip3 install -r requirements.txt

使用示例

import torch
from core.memfof import MEMFOF

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model = MEMFOF.from_pretrained("egorchistov/optical-flow-MEMFOF-Tartan-T-TSKH").eval().to(device)

with torch.inference_mode():
    example_input = torch.randint(0, 256, [1, 3, 3, 1080, 1920], device=device)  # [B=1, T=3, C=3, H=1080, W=1920]
    backward_flow, forward_flow = model(example_input)["flow"][-1].unbind(dim=1)  # [B=1, C=2, H=1080, W=1920]

📚 详细文档

引用

如果您在研究中使用了该模型，请引用以下论文：

@article{bargatin2025memfof,
  title={MEMFOF: High-Resolution Training for Memory-Efficient Multi-Frame Optical Flow Estimation},
  author={Bargatin, Vladislav and Chistov, Egor and Yakovenko, Alexander and Vatolin, Dmitriy},
  journal={arXiv preprint arXiv:2506.23151},
  year={2025}
}

📄 许可证

该项目采用 BSD 3 条款许可证。