[paper] https://arxiv.org/pdf/1709.02371.pdf
[code_original] https://github.com/NVlabs/PWC-Net/tree/master/PyTorch
[code_reimplementation] https://github.com/sniklaus/pytorch-pwc
: : : 此版本是由於原始版本從caffe轉換pytorch，結果變差！
再寫出一種版本，結果可以和原本caffe版本比擬，
[dataset] Sintel http://sintel.is.tue.mpg.de/
environment:
ubuntu 16.04
cuda 8.0
cupy-cuda80
p.s pip install cupy 失敗 ， 查了下網路資料改以-pip install cupy-cuda80特別標明cuda版本，才得以順利完成安裝。
PWC-Net
產生optical flow指令：
python run.py --model sintel --first ./images/first.png --second ./images/second.png --out ./out.flo
參數介紹：
--model 有訓練 sintel 和 flyingchairs兩種dataset所使用的weight(./models/*.pytorch)
--first 輸入optical flow 第一張影像
--second 輸入optical flow 第二張影像
--最後將預測出的optical flow存成.flo檔案格式
[code] optical flow 轉成影像表示 https://github.com/liruoteng/OpticalFlowToolkit
.flo file convert to RGB image指令：
python demo.py
先記錄安裝過程到這裡，
之後繼續補上pwc-net設計的原理和發想
掰掰掰 ><
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