Foundation Model Driven Optical Flow

📄 arXiv: 2610.26690v1 📥 PDF

作者: Praroop Chanda, Suryansh Kumar

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2026-10-19

备注: 19-pages, 5 figures, 16 tables. Accepted for publication at 40th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2026). Workshop: RoCo-Spring: The Robust Correspondence Challenge

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出基于基础模型的光流估计方法以提升光流精度

🎯 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 预训练模型 变换器 视觉计算

📋 核心要点

  1. 现有的光流估计方法在处理复杂场景时存在精度不足的问题，尤其是在动态物体和深度变化显著的情况下。
  2. 本文提出了一种新方法，通过结合冻结的预训练模型和监督匹配网络，来提升光流估计的准确性和鲁棒性。
  3. 实验结果表明，所提方法在多个数据集上表现优异，尤其是在Sintel数据集上实现了显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

本研究探讨了如何利用冻结的预训练视觉和深度表示，结合监督匹配网络来支持密集光流估计。基于TTSFlow，本文研究了Dense Prediction Transformer (DPT)特征解码和一个粗到细的精细化阶段。我们的方法融合了冻结的DINOv2和Depth Anything V2模型的特征，通过可训练的基于变换器的匹配管道来估计光流。在FlyingChairs和FlyingThings3D数据集上进行光流训练后，我们在Sintel训练集的最终阶段达到了2.37的端点误差（EPE），相比之下，FlowSeek (T)配置的误差为2.52。我们的RoCo-Spring 2026参赛作品RoCo-29.VSAI获得了1.1038的鲁棒性平衡分数，1.411的春季EPE和4.739的鲁棒春季代理EPE，且其平衡分数低于十二个参考基线中的七个。这些结果表征了完整的管道，重用冻结的基础骨干并执行一个精细化阶段。代码可在：https://github.com/Visual-and-Spatial-AI-Lab/FFlow获取。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有光流估计方法在复杂场景下的精度不足问题，尤其是在动态物体和深度变化显著的情况下。现有方法往往依赖于手工特征，导致在多样化场景中的表现不佳。

核心思路：论文的核心思路是利用冻结的预训练视觉和深度模型，结合监督匹配网络，来实现更高效的光流估计。通过这种方式，模型能够利用丰富的视觉信息，同时减少训练时间和数据需求。

技术框架：整体架构包括特征提取、匹配和光流估计三个主要模块。首先，使用DINOv2和Depth Anything V2模型提取特征；然后，通过一个可训练的变换器匹配管道进行光流估计；最后，进行粗到细的精细化处理以提高结果的准确性。

关键创新：本研究的主要创新在于将冻结的基础模型与监督学习相结合，形成了一种新的光流估计框架。这种方法与传统的光流估计方法相比，能够更好地利用预训练模型的知识，从而提升了光流估计的准确性和鲁棒性。

关键设计：在参数设置上，采用了适当的损失函数以平衡光流估计的精度和鲁棒性。此外，网络结构设计中引入了变换器架构，以便更好地处理特征之间的关系和上下文信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提方法在Sintel训练集的最终阶段达到了2.37的端点误差（EPE），相比FlowSeek (T)配置的2.52有显著提升。此外，RoCo-29.VSAI在鲁棒性平衡分数和春季EPE上也表现出色，展示了该方法的有效性和优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、视频监控、虚拟现实等场景，能够为动态场景中的物体跟踪和运动分析提供更准确的光流信息。未来，该方法有望在实时光流估计和多模态融合等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

We investigate how frozen pretrained visual and depth representations support dense optical flow when coupled with a supervised matching network. Building on TTSFlow, this paper studies Dense Prediction Transformer (DPT) feature decoding and one coarse-to-fine refinement stage. Our method fuses features from frozen DINOv2 and Depth Anything V2 models and estimates optical flow through a trainable transformer-based matching pipeline. After optical-flow training on FlyingChairs and FlyingThings3D, it achieves 2.37 endpoint error (EPE) on the Sintel training split, Final pass, compared with 2.52 for the FlowSeek (T) configuration reported here. Our RoCo-Spring 2026 entry, RoCo-29.VSAI, obtains a robustness-balanced score of 1.1038, Spring EPE of 1.411, and RobustSpring proxy EPE of 4.739, with a lower balanced score than seven of the twelve listed reference baselines. These results characterize the complete pipeline, which reuses frozen foundation backbones and performs one refinement stage. Code is available at: \url{https://github.com/Visual-and-Spatial-AI-Lab/FFlow}