GMFlow

넓은 대응 범위

가까운 후보 위치만 비교하면 큰 이동의 상대가 탐색 범위 밖에 있을 수 있다. GMFlow는 광류 추정을 전역 매칭 문제로 구성해 특징 유사도를 직접 활용한다. 전역 후보를 고려한다는 것과 모든 후보가 구별 가능하다는 것은 다르다.

확률 가중 위치의 예

한 점의 후보 위치가 2와 6이고 가중치가 0.75와 0.25라면 가중 평균 위치는 3이다. 서로 떨어진 후보가 모두 높은 점수를 받으면 평균이 실제 어느 후보와도 다를 수 있다. 이는 부드러운 대응 계산의 해석을 설명하는 예이며 전체 모델의 출력 규칙을 대신하지 않는다.

전파와 잔여 이동

자기 주의로 이동 정보를 전파하고 더 높은 특징 해상도에서 남은 이동을 추정하는 정제 과정도 사용한다. 처음의 전역 대응과 후속 정제는 다른 역할을 한다. 정제 횟수가 적다고 전체 계산량도 그 비율로 줄어드는 것은 아니다.

큰 이동과 모호함

반복 무늬와 가림, 영상 밖으로 나간 점은 넓은 범위를 비교해도 어려울 수 있다. 큰 이동 영역과 작은 이동 영역의 오차를 나눠 살펴본다. 속도를 비교할 때는 영상 크기와 특징 해상도 및 장치 조건을 맞추며 전역 매칭의 메모리 비용도 확인한다.