核心思想：使用卷积神经网络提取视频光流运动信息

上图是抽象的网络结构描述，convolution network的前半段进行卷积和池化操作，输出特征图分辨率逐渐变小。Convolution network的后半段使用反卷积和特征concat融合操作，输出特征图分辨率逐渐变大。

网络结构：

FlowNetS:

 

FlowNetS直接把一对图像输入到卷积网络中，让网络自己学习提取运动特征，理论上只要网络规模足够大，是可以学习到光流特征的，FlowNetS输入的是两张图片，所以输入通道数是6。上图中箭头表示特征融合，将低维特征和高维特征进行融合，提取细粒度特征。

FlowNetC:

 

 

FlowNetC使用孪生网络提取两帧图像之间的光流运动特征，首先对两张图片进行相同的处理，然后将处理结果进行结合来提取光流特征。使用互相关层来比较两个特征图中的patch（比如3x3的区域）。使用特征图1上的每个patch区域和特征图2上的每个patch区域进行互相关操作，这个操作类似于将特征图1上的所有patch作为卷积kernel对特征图2进行卷积操作。上图中箭头表示特征融合，将低维特征和高维特征进行融合，提取细粒度特征。

单次互相关操作的表示如下：

 

上述公式其实等价于卷积操作中的一个计算步骤，这里没有卷积核，而是两个patch的图片，所以互相关操作没有需要训练的参数。每一个patch x只和其邻域内的一些patch进行互相关操作，邻域大小为D,每一次互相关操作得到一个标量值所以互相关的输出形状为D*D，所以两张图像互相关的输出大小为w*h*D*D。

特征融合，进行特征上采样得到细粒度特征：

在CNN中通过使用stride卷积和pooling操作提取抽象的高维特征，但是optical flow任务是pixel-wise的，所以太抽象了也不行。论文中采用反卷积操作提升特征图的分辨率，然后和相同分辨率的低维特征进行concat特征融合，最终输出的特征图大小是原始图像的1/4(长宽各缩小一半)。上图中由下往上的箭头conv5_1、conv4_1、conv3_1、conv2就是卷积网络下采样过程中的输出特征，然后和对应的反卷积特征将进行融合，实现细粒度的特征提取。

特征融合变体（还没看懂hhh）：

参考：https://blog.csdn.net/jucilan3330/article/details/84331626