LibreDPFlowm-flow-spring

Это чекпойнт DPFlow (CVPR 2025) для задачи optical flow, упакованный для flow-задачи LibreYOLO. Оригинальный DPFlow — от Henrique Morimitsu; здесь веса из ptlflow без изменения learned parameters. Стадия spring дообучена на Spring с этапа Sintel.

🤔 Ключевые особенности

• 👌 Dual-pyramid encoder выбирает глубину по диагонали изображения: три уровня около 1K и ещё по одному на каждое удвоение.
• 👌 Работает в нативном разрешении кадров и, по карточке, обобщается на входы 4K и 8K.
• 👌 Возвращает r.flow.data как (H, W, 2) float32 в пикселях — вектор (dx, dy) от первого кадра ко второму.
• 👌 Есть r.flow.to_rgb() для раскраски Middlebury colour wheel.
• 👌 Сохранён upstream test schedule: 4 refinement iterations на уровень.

⌨ Пример

from libreyolo import LibreYOLO

model = LibreYOLO("LibreDPFlowm-flow-spring.pt")
r = model(["frame_000.png", "frame_001.png"])[0]
r.flow.data      # (H, W, 2) float32, pixels, (dx, dy) from frame 0 to frame 1
r.flow.to_rgb()  # Middlebury colour wheel

Подробнее

Веса: CC BY-NC-SA 4.0, только некоммерческое использование; код DPFlow — Apache-2.0.
Parity на RTX 3090: 23 пары 640×360, fp32, TF32 off, deterministic cuDNN — max abs diff 0.0 px, mean 0.0 px (bitwise identical).
Лицензия весов не покрывается MIT LibreYOLO; соблюдение лицензии — на пользователе.
Изменения относительно ptlflow — только обёртка state-dict.