FlowSeek: Optical Flow Made Easier with Depth Foundation Models and Motion Bases

📄 arXiv: 2509.05297v1 📥 PDF

作者: Matteo Poggi, Fabio Tosi

分类: cs.CV

发布日期: 2025-09-05

备注: ICCV 2025 - Project Page: https://flowseek25.github.io/ - Code: https://github.com/mattpoggi/flowseek

💡 一句话要点

FlowSeek：利用深度基础模型和运动基的光流估计框架，降低训练成本并提升泛化性

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 光流估计 深度学习 深度基础模型 运动参数化 跨数据集泛化 低资源训练 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有光流方法通常需要大量的计算资源进行训练，限制了其在资源受限环境中的应用。
  2. FlowSeek利用深度基础模型提取深度信息，并结合低维运动参数化，构建紧凑高效的光流估计网络。
  3. 实验表明，FlowSeek在消费级GPU上训练即可超越现有方法，并在多个数据集上展现出更强的泛化能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为FlowSeek的光流估计新框架，该框架仅需极少的硬件资源即可进行训练。FlowSeek结合了光流网络设计领域的最新进展、先进的单图像深度基础模型以及经典的低维运动参数化方法，从而实现了一个紧凑而精确的架构。FlowSeek在单个消费级GPU上进行训练，硬件成本比大多数最新方法低约8倍，并且在Sintel Final和KITTI数据集上实现了卓越的跨数据集泛化性能，相对于先前的最先进方法SEA-RAFT，分别实现了10%和15%的相对改进，同时在Spring和LayeredFlow数据集上也表现出色。

🔬 方法详解

问题定义：现有光流估计方法通常需要大量的计算资源进行训练，这限制了它们在资源受限环境中的应用。此外，许多方法在特定数据集上表现良好，但在跨数据集泛化方面存在不足，难以适应真实世界的复杂场景。

核心思路：FlowSeek的核心思路是利用单图像深度基础模型提供的深度信息，结合低维运动参数化方法，来指导光流估计。通过这种方式，可以减少对大量标注数据的依赖，并降低模型的复杂度，从而降低训练成本并提高泛化能力。

技术框架：FlowSeek的整体架构包含以下几个主要模块：1) 单图像深度估计模块：利用预训练的深度基础模型提取场景的深度信息。2) 运动基参数化模块：将光流场分解为一组低维运动基的线性组合，从而降低光流场的自由度。3) 光流估计网络：利用深度信息和运动基参数，预测最终的光流场。该网络结构紧凑，易于训练。

关键创新：FlowSeek的关键创新在于将深度基础模型和运动基参数化方法有效地结合起来，用于光流估计。这种结合方式不仅降低了模型的复杂度，还提高了模型的泛化能力。此外，FlowSeek在训练过程中对硬件资源的需求极低，可以在消费级GPU上进行训练。

关键设计：FlowSeek的关键设计包括：1) 选择合适的深度基础模型，以提供准确的深度信息。2) 设计有效的运动基，以捕捉场景中的主要运动模式。3) 设计紧凑的光流估计网络结构，以降低计算成本。4) 使用合适的损失函数，以优化模型的性能。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

FlowSeek在Sintel Final和KITTI数据集上实现了显著的性能提升，相对于先前的最先进方法SEA-RAFT，分别实现了10%和15%的相对改进。更重要的是，FlowSeek仅需在单个消费级GPU上进行训练，硬件成本远低于其他方法。这些结果表明，FlowSeek是一种高效且实用的光流估计方法。

🎯 应用场景

FlowSeek在机器人导航、自动驾驶、视频监控等领域具有广泛的应用前景。其低资源需求使其能够在嵌入式设备上部署，实现实时的光流估计。此外，FlowSeek的良好泛化能力使其能够适应各种复杂场景，提高系统的鲁棒性和可靠性。未来，FlowSeek可以进一步扩展到其他视觉任务中，例如三维重建、视频分割等。

📄 摘要（原文）

We present FlowSeek, a novel framework for optical flow requiring minimal hardware resources for training. FlowSeek marries the latest advances on the design space of optical flow networks with cutting-edge single-image depth foundation models and classical low-dimensional motion parametrization, implementing a compact, yet accurate architecture. FlowSeek is trained on a single consumer-grade GPU, a hardware budget about 8x lower compared to most recent methods, and still achieves superior cross-dataset generalization on Sintel Final and KITTI, with a relative improvement of 10 and 15% over the previous state-of-the-art SEA-RAFT, as well as on Spring and LayeredFlow datasets.